В арсенале APT-группы BlueNoroff появился вредонос, совместимый с macOS

В арсенале APT-группы BlueNoroff появился вредонос, совместимый с macOS

В арсенале APT-группы BlueNoroff появился вредонос, совместимый с macOS

Специалисты Jamf обнаружили нового macOS-зловреда, способного подключаться к C2-серверу для загрузки и запуска пейлоада. Проведенный в ИБ-компании анализ позволили связать RustBucket, как его нарекли, с атаками BlueNoroff.

Названную APT-группу многие считают подразделением Lazarus, которая, кстати, давно освоила macOS-платформу. В данном случае атака проводится в три этапа, и для запуска цепочки заражения злоумышленник должен с помощью социальной инженерии заставить свою цель отключить проверку Gatekeeper.

Вначале на машину загружается неподписанное AppleScript-приложение, именуемое Internal PDF Viewer (уровень детектирования на VirusTotal16/64 по состоянию на 25 апреля). В его задачи входит загрузка с удаленного сервера пейлоада второго этапа в виде ZIP-файла.

Этот вредонос тоже называется Internal PDF Viewer (20/63 на 25 апреля), но написан на Objective-C и на первый взгляд представляет собой базовое приложение для просмотра PDF-файлов. Иллюзию легитимности усиливает специально созданная цифровая подпись, но подлог выдает ущербная функциональность: в программе работают только поиск и загрузка документов.

Для запуска следующей стадии атаки необходимо, чтобы жертва загрузила и открыла (штатными средствами macOS) определенный PDF-файл. Один такой вредоносный документ исследователям удалось найти: он содержал текст, позаимствованный с сайта венчурной компании, в который авторы атаки встроили BLOB-объект.

Последний при открытии файла расшифровывается и отображается жертве как картинка. Параллельно зловред второго этапа подключается к C2-серверу (зашифрованный адрес тоже вставлен в текст исходного документа) и загружает следующий пейлоад — подписанный исполняемый файл Mach-O, в котором скрыт троян, написанный на Rust.

Целевой вредонос способен работать на машинах с архитектурой ARM либо x86 и благодаря хитроумной схеме доставки до сих пор практически не детектится. Он умеет собирать системные данные (в том числе о запущенных процессах), проверять текущее время, обнаруживать виртуальное окружение, а также позволяет оператору выполнять различные действия на зараженном устройстве.

 

Каким образом злоумышленники получают доступ для внедрения новобранца, пока не установлено. Неизвестно также, имеют ли атаки успех, однако появление данного вредоноса в арсенале BlueNoroff еще раз подтвердило ранее подмеченную тенденцию в криминальном мире — переход на кросс-платформенные разработки за счет использования таких языков программирования, как Go и Rust.

Почти 40% запросов к публичному ИИ оказались с корпоративными секретами

Почти 40% обращений сотрудников российских компаний к публичным ИИ-сервисам содержат конфиденциальную информацию. К такому выводу пришли аналитики ГК «Солар», изучившие 12 тыс. взаимодействий, зафиксированных во время пилотов DLP-системы Solar Dozor.

Исследование охватило 150 крупных организаций из финансового сектора, промышленности, ретейла, телекома, ИТ и госсектора в первом полугодии 2026 года.

Аналитики проверяли текстовые запросы, скопированные фрагменты, загружаемые файлы и попытки отправить данные во внешние ИИ-сервисы.

Среди обращений с конфиденциальной информацией 41% содержали исходный код и конфигурации, 30% — персональные, финансовые и другие чувствительные сведения, 18% — объекты интеллектуальной собственности. Оставшиеся 11% пришлись на пароли, токены и API-ключи. То есть некоторые сотрудники не просто просят нейросеть поправить запятую, а почти вручают ей ключи от корпоративной инфраструктуры.

Главными поставщиками секретов стали команды разработки — на них пришлось 43% таких событий. Специалисты отправляли ИИ код, журналы ошибок и технические описания для поиска сбоев, рефакторинга и подготовки тестов. Вместе с полезным контекстом наружу могли улететь сведения об архитектуре и внутренних системах.

Коммерческие подразделения сформировали ещё 26% обращений. В промпты попадали история переговоров, условия сделок, клиентские базы, договоры и материалы из CRM. Аналитики, маркетологи, кадровые и финансовые специалисты обеспечили 23% событий, остальные отделы — 8%.

Отдельное исследование УЦСБ и «Солара» показало, что 42,4% из 102 опрошенных компаний подозревали утечки через ИИ, а 8,1% уже сталкивались с реальными инцидентами. При этом треть организаций не применяет специальных мер защиты ИИ- и ML-систем.

В «Соларе» считают полный запрет публичных нейросетей нереалистичным. Вместо него компаниям предлагают утвердить разрешённые сервисы, разграничить доступ и контролировать содержание запросов. Иначе корпоративный ИИ-помощник быстро превращается в очень разговорчивого внештатного сотрудника.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru