Техника MalDoc in PDF позволяет прятать вредоносный Word-файл в PDF

Техника MalDoc in PDF позволяет прятать вредоносный Word-файл в PDF

Техника MalDoc in PDF позволяет прятать вредоносный Word-файл в PDF

Группа японских специалистов, занимающаяся обработкой срочных киберинцидентов (JPCERT), рассказала о новом векторе атаки — «MalDoc in PDF», позволяющем уйти от детектирования путём встраивания вредоносных документов Word в PDF.

Один из таких файлов, который попался в руки JPCERT, выглядит в глазах большинства антивирусных движков документом в формате PDF. При этом офисные приложения могут открыть его как обычный Word-файл (.doc).

Такие файлы называются «полиглотами» и включают два разных формата, что позволяет открыть их несколькими приложениями. Участвующий в этой кампании файл, например, представляет собой смесь PDF и Word и может быть открыт как любой из этих типов файлов.

Как правило, злоумышленники используют «полиглоты» для ухода от детектирования или запутывания различных анализаторов. В одной части такого файла может находиться абсолютно безобидный код, в другой — вредоносная нагрузка.

Атака MalDoc in PDF отличается тем, что PDF-файл содержит документ в формате Word. В последний встроен VBS-макрос, загружающий и устанавливающий вредоносный файл MSI.

 

Стоит отметить, что техника MalDoc in PDF бессильна перед настройками, отключающими автоматическое выполнение макросов в Office. Команда JPCERT опубликовала видеодемонстрацию MalDoc in PDF на YouTube:

 

Исследователи отметили, что новый вектор может запутать распространенные инструменты для анализа PDF вроде pdfid, однако тулза OLEVBA способна детектировать пейлоад во вредоносной части файла.

Студентку вернули в вуз после отчисления из-за проверки диплома на ИИ

История о борьбе человека и алгоритма получила неожиданную развязку. Верховный суд Татарстана признал незаконным отчисление студентки московского вуза, чей диплом заподозрили в использовании нейросети. Поводом для конфликта стала система проверки текстов на ИИ-контент. Сначала дипломная работа показала результат в 41,91% нейросетевого текста.

Затем студентка доработала и загрузила её повторно. Однако научный руководитель заявила, что в тексте якобы намеренно нарушена логика слов более чем в 70% материала, и сочла это попыткой обмануть проверку.

На третьей проверке показатель внезапно снизился до 11,92%. Казалось бы, вопрос закрыт. Но вуз решил иначе. Работу отказались принимать, сославшись на пропущенный срок сдачи. Хотя последний день подачи приходился на воскресенье, 8 июня 2025 года.

Уже 10 июня кафедра не допустила диплом к защите, а в тот же день был подписан приказ об отчислении. При этом саму студентку на заседание не пригласили и фактически не оставили времени на обжалование решения.

Суд изучил обстоятельства дела и нашёл сразу несколько проблем. Во-первых, была применена статья 193 Гражданского кодекса, согласно которой если последний день срока выпадает на выходной, он переносится на ближайший рабочий день. Значит, диплом был загружен вовремя.

Во-вторых, выяснилось, что отчёт системы проверки носит лишь вероятностный характер и не является окончательным доказательством использования ИИ. Более того, представитель университета признал, что научный руководитель не разбирается в принципах работы системы и самостоятельно не проводил экспертизу текста.

Дополнительный вопрос возник и к самому алгоритму. Представители вуза не смогли объяснить суду, каким образом система отличает обычные заимствования или особенности текста от результатов работы нейросети.

В итоге Верховный суд Татарстана встал на сторону студентки. Её восстановили на четвёртом курсе, обязали вуз допустить диплом к защите при условии оригинальности текста не менее 50%, а также взыскали с учебного заведения 40 тысяч рублей компенсации морального вреда и ещё 20 тысяч рублей штрафа.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru