Тулкит Decoy Dog помогает злоумышленникам обходить репутационные фильтры

Тулкит Decoy Dog помогает злоумышленникам обходить репутационные фильтры

Тулкит Decoy Dog помогает злоумышленникам обходить репутационные фильтры

В ходе очередной проверки DNS-трафика на наличие подозрительных аномалий специалисты Infoblox обнаружили тулкит для развертывания инструмента удаленного администрирования Pupy. Как оказалось, вредонос, условно нареченный Decoy Dog, существует в интернете уже год, умело скрывая свои C2-домены.

Операторы зловреда берегут центры управления, искусственно состаривая домены (регистрация и отложенное использование), а также клонируя DNS-запросы. Для обмена с C2 выстраиваются DNS-туннели, при этом используются кастомные серверы, расположенные в России, либо бесплатные услуги DDNS.

Цифровой отпечаток (DNS-фингерпринт) Decoy Dog уникален, что упрощает идентификацию и отслеживание. Найдя один C2-домен зловреда, исследователи с легкостью обнаружили еще несколько. Примечательно также использование пинг-поддоменов; эти маячки, установленные во взломанных сетях, работают с разным интервалом генерации DNS-запросов.

Кросс-платформенный инструмент постэксплуатации Pupy — это проект с открытым исходным кодом, доступный на GitHub. Злоумышленники ценят его за скрытность (бесфайловый способ загрузки) и возможность шифрованных C2-коммуникаций.

В данном случае Pupy развертывается как DNS C2; подобная задача нетривиальна и требует определенных знаний и опыта. Выявленные индикаторы компрометации Decoy Dog приведены и в бюллетене Infoblox, и в репозитории ИБ-компании на GitHub.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru