Шифровальщик BlackCat улучшил породу и стал еще хитрее

Шифровальщик BlackCat улучшил породу и стал еще хитрее

Шифровальщик BlackCat улучшил породу и стал еще хитрее

Специалисты IBM X-Force опубликовали результаты анализа Sphynx — новой версии BlackCat, объявившейся в феврале этого года. Как оказалось, привнесенные изменения в основном направлены на усиление защиты вымогателя от анализа и детектирования.

Так, обновленный код BlackCat теперь содержит мусор и зашифрованные строки, что затрудняет статический анализ. Вирусописатели также переиначили аргументы, передаваемые бинарнику в командной строке; конфигурационные данные больше не форматируются в JSON, а хранятся в сыром виде.

У вредоноса также появился загрузчик, который расшифровывает пейлоад (XOR, AES-128), и тот уже удаляет теневые копии Windows, шифрует файлы (AES или ChaCha20), создает записки с требованием выкупа, а также ищет в сети другие устройства, пригодные для заражения.

Вредонос BlackCat, он же ALPHV и Noberus, — первый найденный в дикой природе шифровальщик, написанный на Rust. Он активен в интернете с ноября 2021 года и по результативности опережает многих собратьев. В настоящее время на сайте утечек BlackCat числится около 400 жертв.

Пару дней назад там появилась новая запись — с именем Casepoint, оператора облачной платформы юридической помощи, которой в числе прочих пользуются ФБР, Минобороны США и американская комиссия по обороту ценных бумаг (SEC).

 

Официального заявления по этому поводу компания пока не опубликовала, однако в комментарии для Cybernews призналась, что возникла нештатная ситуация и пришлось привлечь сторонних экспертов-криминалистов. Представитель Casepoint не преминул отметить, что информационно-аналитический сервис работает в штатном режиме, простоев не наблюдается.

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru