EvilExtractor: скриптовый Windows-стилер с функциями вымогателя

EvilExtractor: скриптовый Windows-стилер с функциями вымогателя

EvilExtractor: скриптовый Windows-стилер с функциями вымогателя

Эксперты Fortinet фиксируют рост количества имейл-атак, нацеленных на засев EvilExtractor — модульного инфостилера для Windows, доступного в даркнете. По словам продавца (некто Kodex), инструмент был создан в образовательных целях, однако наблюдения показали, что его с февраля активно используют для кражи данных.

Первая реклама EvilExtractor появилась на хакерском форуме Cracked в октябре прошлого года. Связанная с ним вредоносная активность, по данным аналитиков, резко повысилась в марте; наибольшее количество заражений было зафиксировано в Европе и Америке.

В предпоследний день марта злоумышленники провели масштабную имейл-рассылку. Поддельные письма имитировали запрос на подтверждение аккаунта и содержали вложенный архив с исполняемым файлом, замаскированным под документ PDF.

 

Анализ показал, что Account_Info.exe представляет собой Python-программу, упакованную с помощью PyInstaller. Кроме нее, был обнаружен загрузчик на .NET, используемый для извлечения основного кода EvilExtractor — закодированного по Base64 скрипта PowerShell, состоящего из модулей со следующими функциями:

  • проверка даты и времени;
  • противодействие запуску в песочнице;
  • анти-ВМ;
  • выявление антивирусных сканеров;
  • настройка FTP-сервера;
  • кража данных;
  • вывод краденого;
  • очистка журнала.

При запуске вредонос проверяет системное время, наличие опасных для него продуктов (по списку из 187 имен) и имя хоста. Обнаружив враждебное окружение, EvilExtractor завершает свой процесс. При отсутствии угрозы раскрытия он загружает со своего сайта три дополнительных Python-компонента (обфусцированы с использованием PyArmor): KK2023.zip, Confirm.zip, и MnMs.zip.

Первый ворует куки из Google Chrome, Microsoft Edge, Opera и Firefox, а также историю и сохраненные пароли из браузеров более широкого спектра. Второй модуль представляет собой кейлогер, третий работает с веб-камерой: включает ее, захватывает видео или изображения и выгружает файлы на FTP-сервер, арендуемый Kodex.

Зловред также ворует документы и файлы мультимедиа с рабочего стола и из Загрузок, делает снимки экрана и отправляет все краденые данные оператору. В .NET-загрузчике скрыт еще один модуль — скрипт PowerShell, загружающий с сайта evilextractor[.]com примитивную вымогательскую программу (zzyy.zip с исполняемым файлом 7za.exe).

Данный вредонос не шифрует файлы, а архивирует их и запароливает, а затем создает короткую записку с требованием выкупа.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru