Исходный код UEFI-буткита BlackLotus теперь доступен на GitHub

Исходный код UEFI-буткита BlackLotus теперь доступен на GitHub

Исходный код UEFI-буткита BlackLotus теперь доступен на GitHub

Исходный код печально известного UEFI-буткита BlackLotus просочился в Сеть. Теперь специалисты могут подробно изучить вредоноса, нагоняющего страх на корпорации и госструктуры.

BlackLotus — известный буткит, одной из важнейших особенностей которого является возможность обхода защитного слоя безопасной загрузки (Secure Boot) на полностью пропатченных системах Windows 11.

Имея возможность уходить от антивирусных продуктов и глубоко укореняться в ОС, «черный лотос» выполняет пейлоады с наивысшими правами. Кроме того, буткит способен вмешиваться в работу функции защиты данных — BitLocker, а также мешать встроенному антивирусу Microsoft Defender и HVCI (проверка целостности кода).

Как мы писали в начале марта, BlackLotus стал первым UEFI-буткитом, обходящим Secure Boot в Windows 11. Изначально он использовал уязвимость «Baton Drop» (CVE-2022-21894), которую Microsoft устранила с выходом январских патчей в 2022 году. Тем не менее лазейка, оставшаяся после заплаток, позволила вредоносу и дальше заражать системы.

Раньше BlackLotus продавался на форумах для киберпреступников за 5000 долларов. Заплатив эту сумму, любой «хакер» с любым уровнем подготовки мог получить доступ к инструменту, больше подходящему профессиональным кибергруппировкам. Однако исходный код буткита авторы держали в секрете.

 

А вчера специалисты компании Binarly нашли «сорсы» BlackLotus на GitHub. Код опубликовал пользователь с ником «Yukari». Как отметил Yukari, выложенные фрагменты модифицировали, чтобы убрать эксплуатацию бреши Baton Drop.

 

«Слитый код — неполный. Он содержит в основном части руткита и буткита, обходящий Secure Boot», — отметил сооснователь и генеральный директор Binarly Алекс Матросов.

Напомним, в апреле Microsoft объяснила, как выявить атаку UEFI-буткита BlackLotus.

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