Китайский вредонос крадёт данные с физически изолированных устройств

Китайский вредонос крадёт данные с физически изолированных устройств

Китайский вредонос крадёт данные с физически изолированных устройств

Китайские правительственные киберпреступники используют новую вредоносную программу в атаках на промышленные организации. Особенность нового вредоноса в том, что он способен красть данные с физически изолированных устройств.

Поскольку изолированные устройства (Air gap) играют ключевую роль в обеспечении безопасности важных данных, они идеально подходят для работы в промышленной и других критически важных госсферах.

Специалисты «Лаборатории Касперского» обнаружили новую вредоносную программу, которую связали с киберпреступной группировкой APT31 (другое имя — Zirconium).

По словам исследователей, злоумышленники используют как минимум 15 различных зловредов, включая их фирменный FourteenHi, в атаках на Восточную Европу.

Эта кампания Zirconium стартовала в апреле прошлого года и включала три отдельные ступени. Пейлоады начальной стадии пробирались в систему, обосновывались там и открывали операторам удалённый доступ. В их задачи также входил сбор данных, которые могут пригодиться для развития атаки.

На втором этапе APT31 сбрасывала ещё больше специально подготовленных вредоносов, заточенных под кражу информации с физически изолированных устройств. Для этого использовалась техника распространения через USB (USB propagation).

Конечная стадия атаки отмечалась отдельными зловредами, загружающими все собранные данные на командный сервер злоумышленников (C2). В Kaspersky отметили, что атакующий изолированные устройства вредонос состоит из четырёх модулей:

  1. Первый модуль изучает съёмные диски, собирает файлы, снимает скриншоты, а также устанавливает дополнительные пейлоады в систему.
  2. Второй модуль заражает съёмные диски, копируя легитимный исполняемый файл McAfee, уязвимый для перехвата DLL. Также в корневую директорию устройства копируется вредоносная библиотека (после чего скрывается с помощью атрибута «hidden»).
  3. Третий модуль выполняет скрипт для сбора данных и сохранения их в папке $RECYCLE.BIN.
  4. Последний модуль — фактически вариант первого, но действует как дроппер пейлода, кейлогера и стилера.

Новый способ чистки и ускорения Windows с помощью ИИ может сломать систему

Желание почистить Windows от лишнего давно стало почти отдельным жанром. Одни удаляют предустановленные приложения вручную, другие пользуются готовыми деблоат-скриптами, а теперь в ход пошёл ещё и генеративный ИИ. И вот здесь история начинает отдавать лишними проблемами.

Поводом для новой волны обсуждений стал пост на Reddit, где пользователь рассказал, что установил Windows 11 на не самое новое железо, заметил подтормаживания интерфейса и медленный запуск, а потом решил исправить это с помощью PowerShell-скрипта, сгенерированного ИИ.

По его словам, такой сценарий якобы удалил лишние приложения и сделал систему быстрее. В качестве доказательства пользователь показал скриншоты диспетчера задач, где после «оптимизации» процессов стало меньше примерно на десяток.

 

Проблема в том, что само по себе это почти ни о чём не говорит. Количество процессов — очень слабый показатель производительности, а в приведённом примере загрузка CPU на «улучшенной» системе вообще оказалась выше.

То есть выглядит это скорее как красивая иллюзия контроля: процессов стало меньше, значит всё стало лучше. Хотя в реальности производительность системы — это не только число фоновых процессов, но и поведение памяти, диска, драйверов, фоновых служб, задержек интерфейса и ещё длинного списка вещей.

Но главная проблема даже не в сомнительном результате, а в самом подходе. Запускать на своём компьютере скрипт, который написал ИИ, при этом не понимая, что именно он делает, — идея откровенно рискованная. Такие сценарии часто лезут в реестр Windows, отключают системные компоненты, меняют политики и настройки, которые потом могут неожиданно выстрелить после следующего обновления.

Собственно, эта опасность давно существует и с обычными инструментами чистки ОС от сторонних разработчиков. У многих таких утилит на GitHub даже прямо написано: используйте на свой страх и риск. Но когда вместо понятного скрипта от конкретного автора в дело вступает ИИ, ситуация становится ещё веселее.

Нейросеть может не до конца понять задачу, сделать слишком агрессивные изменения, удалить что-то важное или просто выдать код, который выглядит убедительно, но работает совсем не так, как пользователь ожидает.

Вся история особенно иронична ещё и потому, что в обсуждаемом случае у пользователя, как отмечает автор материала, был далеко не слабый процессор — AMD Ryzen 9 5950X. Так что если на такой системе в повседневной работе всё действительно плохо, то проблема, скорее всего, не в «лишних приложениях», а где-то глубже.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru