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.

Подпишитесь на новости

ИИ используют 83% команд разработки, но до рабочих систем доходят лишь 24%

Нейросети в разработке уже почти повсюду, а вот их результаты в рабочих системах — заметно реже. Сгласно опросу SimpleOne, ИИ используют 83% команд, однако только 24% внедряют полученное в действующие системы.

Полные результаты компания опубликовала на своём сайте. В 41% случаев с ИИ экспериментируют отдельные сотрудники по собственной инициативе, ещё 18% команд проводят пилоты.

Начать пользоваться технологией в ближайшие полгода планируют 8%.


Чаще всего нейросетям поручают написание кода и конфигураций — этот вариант выбрали 60% респондентов. Аналитику и подготовку техзаданий отметили 49%, документацию — 44%.

Тестирование и код-ревью пока набрали 26%, разбор багов — 28%. При этом именно тесты и анализ ошибок участники охотнее всего готовы передать ИИ-агентам: 61% и 54% соответственно. Желающих делегировать поиск собственных промахов хватает.


Главный тормоз — безопасность: утечек кода и данных опасаются 68% опрошенных. Стоимость лицензий и токенов беспокоит 58%, качество результата — 48%.

Нехватку компетенций назвали лишь 8%, отсутствие поддержки руководства — 5%. Начальство, получается, мешает реже, чем счёт за инструменты и перспектива отправить исходники не туда.

Ускорения минимум в полтора раза ожидают 48% участников. Это именно ожидания, а не замеренная производительность. Ещё 31% затруднились оценить эффект.

Опрос прошёл в октябре 2026 года среди 90 специалистов, преимущественно из крупных компаний: 71% работали в организациях со штатом более тысячи человек.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru