Плащ летучей мыши: движок для обфускации помогает скрыть вредоносы

Плащ летучей мыши: движок для обфускации помогает скрыть вредоносы

Плащ летучей мыши: движок для обфускации помогает скрыть вредоносы

Киберпреступники добились определённых успехов с помощью движка для обфускации вредоносных программ — BatCloak. Атаки с его использованием фиксируются с сентября 2022 года и позволяют зловредам обойти защитные системы.

На эксплуатацию BatCloak обратили внимание специалисты компании Trend Micro. По их словам, движок позволяет злоумышленникам с лёгкостью загружать множество семплов вредоносов и эксплойтов в виде качественно обфусцированных пакетных файлов.

Около 79,6% от 784 изученных образцов не детектируются ни одним антивирусным движком. Такие результаты как раз наглядно демонстрируют возможности BatCloak по части обхода защитных систем.

По своей сути BatCloak является основой готового билдера пакетных файлов — Jlaive, способного обходить Antimalware Scan Interface (AMSI), а также сжимать и шифровать основной пейлоад.

В сентябре 2022 года пользователь GitHub и GitLab под ником ch2sh рекламировал этот инструмент в качестве «преобразователя EXE в BAT». Поскольку исходный код был общедоступен, ряд разработчиков доработали и перенесли его на язык Rust.

 

Конечный пейлоад обрабатывается с помощью трёх уровней: пакетного загрузчика, лоадеров C# и PowerShell. В этом случае пакетный загрузчик выступает как отправная точка для расшифровки и распаковки каждой ступени и извлечения скрытого вредоноса.

Эксперты отмечают, что BatCloak за время своего существования получил ряд важных обновлений и адаптаций. Последнюю на данный момент версию — ScrubCrypt — команда Fortinet FortiGuard Labs связывает с операцией криптоджекинга от группировки 8220.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru