Тулкит WoofLocker прячет вредоносный код в PNG, доставляет локер браузера

Тулкит WoofLocker прячет вредоносный код в PNG, доставляет локер браузера

Тулкит WoofLocker прячет вредоносный код в PNG, доставляет локер браузера

Внимание специалистов по кибербезопасности привлекла обновлённая версия тулкита WoofLocker, которую злоумышленники используют в атаках с фейковой техподдержкой для снятия цифрового отпечатка устройства жертвы, а также доставки блокировщика браузера.

Впервые об этой тулзе заговорили в январе 2020 года, когда Malwarebytes описала метод редиректа трафика с помощью встроенного в страницы взломанных сайтов JavaScript-кода.

Интересно, что киберпреступники использовали стеганографию для помещения кода JavaScript в PNG-изображение. Сначала потенциальную жертву проверяли, пытаясь выяснить, не бот ли это, а уже потом подсовывали вредоносную картинку.

Если же на страницу заходил бот, использовался PNG без дополнительной вредоносной нагрузки. WoofLocker даже получил дополнительное имя — 404Browlock, поскольку при переходе по ссылке напрямую (без редиректа) страница выдавала ошибку 404.

Исследователи также выяснили, что кампания до сих пор активна. В блоге Malwarebytes Жером Сегура, глава киберразведки, пишет:

«Используемая тактика и методы атакующих почти не изменились, однако они значительно усовершенствовали инфраструктуру, которая теперь гораздо устойчивее к попыткам вывода из строя».

«Фактически проверка цифрового отпечатка позволяет злоумышленникам детектировать виртуальные машины, определённые расширения браузеров и даже защитные инструменты».

Большинство веб-сайтов, загружающих WoofLocker, посвящены темам для взрослых. Инфраструктура использует хостеров в Болгарии и Украине, что позволило киберпреступникам построить более грамотную защиту от ликвидации.

Цель кампании — установить на компьютер пользователей блокировщик браузера, который будет предлагать заплатить за некое защитное решение от киберугроз.

 

Для снятия цифрового отпечатка киберпреступники используют API WEBGL_debug_renderer_info. Реальных пользователей от ботов и виртуальных машин отличают по свойствам графических драйверов.

Кто именно стоит за кампанией, эксперты пока затрудняются сказать. Тем не менее им удалось найти доказательства подготовки этих атак аж с 2017 года.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru