32 вредоносных аддона попали на 75 млн устройств из Chrome Web Store

32 вредоносных аддона попали на 75 млн устройств из Chrome Web Store

32 вредоносных аддона попали на 75 млн устройств из Chrome Web Store

Google удалила из Chrome Web Store 32 вредоносных расширения, которые подменяли поисковую выдачу и демонстрировали навязчивую рекламу пользователям. Общее число загрузок этих аддонов — 75 миллионов.

Чтобы ввести людей в заблуждение, авторы Chrome-расширений добавили им и легитимную функциональность. Вредоносная нагрузка при этом таилась в обфусцированном коде.

Владимир Палант, исследователь в области кибербезопасности, изучил аддон под названием PDF Toolbox (два миллиона загрузок из официального магазина) и пришёл к выводу, что в нём содержался код, замаскированный под легитимную оболочку API расширений.

Как объяснил Палант, злонамеренный код позволял домену serasearchtop[.]com внедрить произвольный JavaScript-код в любой сайт, который посещает целевой пользователь. Другими словами, для злоумышленников открывался целый спектр действий: от внедрения рекламы в веб-страницы, до кражи конфиденциальной информации.

Палант уточнил, что назначение данного аддона (PDF Toolbox) осталось для него загадкой, поскольку ему не удалось дождаться от него вредоносной активности. Тем не менее эксперт обратил внимание, что расширение начинало работу спустя 24 часа после установки, что косвенно указывает на подозрительную функциональность.

Несколько дней назад Палант опубликовал новый пост, в котором утверждается, что исследователю удалось выявить тот же код ещё в 18 Chrome-расширениях с общим числом загрузок в 55 миллионов. Среди них были:

  • Autoskip for Youtube – 9 миллионов активных пользователей;
  • Soundboost – 6,9 миллиона активных пользователей;
  • Crystal Ad block – 6,8 миллиона активных пользователей;
  • Brisk VPN – 5,6 миллиона активных пользователей;
  • Clipboard Helper – 3,5 миллиона активных пользователей;
  • Maxi Refresher – 3,5 миллиона активных пользователей.

На момент написания поста Паланта все упомянутые аддоны свободно распространялись через официальный магазин Chrome Web Store. Спустя какое-то время специалист также выявил ещё два варианта подозрительного кода: один маскировался под Mozilla WebExtension API Polyfill, другой — под библиотеку Day.js.

Оба кода реализовывали одинаковый механизм инъекции JavaScript-кода, где был задействован домен serasearchtop[.]com. Ряд пользователей этих расширений жаловались на редиректы и перехваты поисковой выдачи.

Чешская антивирусная компания Avast также сообщила об обнаружении вредоносных аддонов, общее количество загрузок которых составляло 75 миллионов. Согласно отчёту специалистов, эти расширения тоже перехватывали и модифицировали поисковую выдачу.

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