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.

ИИ заполонил хакерские форумы и начал раздражать самих киберпреступников

Форумы «чёрных» хакеров и киберпреступников заполонил контент, сгенерированный нейросетями. Его активно продвигают владельцы площадок, нередко на платной основе. Однако самих пользователей таких форумов всё сильнее раздражают большие объёмы низкокачественного ИИ-контента.

К такому выводу пришли исследователи из Эдинбургского университета. Они проанализировали почти 100 тыс. переписок с хакерских форумов, посвящённых искусственному интеллекту, за период с ноября 2022 года — момента выхода первой публично доступной версии ChatGPT — до конца 2025 года.

Как оказалось, пользователей раздражает вмешательство ИИ-ассистентов, которых продвигают владельцы площадок, а также большое количество контента, созданного нейросетями. Кроме того, появление ИИ-резюме в поисковых системах привело к снижению посещаемости форумов.

Между тем такие форумы выстраивали свою репутацию годами. Эти площадки стали не только местом поиска заказов, обмена инструментами и торговли массивами украденных данных, но и пространством для обычного общения. Однако всё чаще пользователи не пишут посты сами, а делегируют это ИИ-ассистентам. Это раздражает тех, кто приходит на такие форумы именно за живым взаимодействием.

Злоумышленники также пытаются использовать искусственный интеллект в атаках. В некоторых сценариях это действительно даёт заметный эффект — например, при автоматизации операций социальной инженерии или генерации фишинговых сообщений. В таких случаях ИИ позволяет даже в массовых атаках повысить конверсию до уровня, который раньше был характерен скорее для целевого фишинга.

Авторы исследования также указывают на активное применение ИИ в схемах с ботами в мессенджерах и мошенничестве на сайтах знакомств, где используются дипфейки и образы несуществующих людей.

Однако при написании вредоносного кода с помощью ИИ результаты, как правило, не впечатляют — примерно так же, как и при создании легитимного кода. Качество обычно остаётся низким. А в случае хакерских инструментов ошибки и уязвимости, характерные для ИИ-сгенерированного кода, могут даже раскрывать инфраструктуру их авторов.

Пока исследователи не видят радикального эффекта от использования ИИ в киберпреступной среде. Особенно это касается заметного снижения порога входа. Также не зафиксировано существенного влияния ИИ на бизнес-модели и другие процессы таких сообществ — ни в положительную, ни в отрицательную сторону.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru