Двойная сторонняя загрузка DLL помогает APT-группе уйти от детектирования

Двойная сторонняя загрузка DLL помогает APT-группе уйти от детектирования

Двойная сторонняя загрузка DLL помогает APT-группе уйти от детектирования

APT-группировка, известная под именами Dragon Breath, Golden Eye Dog и APT-Q-27, задала новый тренд хорошо подготовленных киберпреступников: использовать несколько сложных вариаций классической сторонней загрузки DLL (DLL sideloading). Такой подход позволил злоумышленникам уйти от детектирования.

Эти атаки начинаются с использования легитимного приложения (чаще всего это Telegram), которое загружает пейлоад второй ступени (зачастую безобидный). Последний же осуществляет стороннюю загрузку вредоносной DLL.

Помимо Telegram, в качестве приманки киберпреступники используют приложения LetsVPN и WhatsApp для операционных систем Android, iOS и Windows. Чтобы продвинуть свои копии софта, атакующие используют «чёрный СЕО» и рекламные кампании.

Как выяснили аналитики Sophos, основная цель преступников — пользователи Windows из Китая, Японии, Сингапура, Гонконга, а также с Филиппин и Тайваня. Схема атак выглядит так:

 

Напомним, что технику DLL sideloading используют хорошо подготовленные профессиональные киберпреступники. Для этого вредоносная библиотека помещается в ту же директорию, из которой «подтягивается» легитимная DLL с тем же именем.

В новой кампании жертвы запускали установщик вышеупомянутых программ, который сбрасывал в систему определённые компоненты, а также создавал ярлык на рабочем столе и пункт автозапуска.

Если жертва открывала ярлык, на компьютере выполнялась следующая команда:

 

Приведённая команда запускала переименованную версию regsvr32.exe (appR.exe), которая в свою очередь подтягивала переименованную библиотеку — scrobj.dll (appR.dll). Дополнительно подключался DAT-файл (appR.dat), содержащий код JavaScript. Последний запускал интерфейс приложения Telegram, а в фоновом режиме устанавливал вредоносные компоненты.

Конечный пейлоад в виде DLL расшифровывается из текстового файла (templateX.txt) и точно так же выполняется в системе.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru