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.

Права авторов при обучении ИИ уточнят в подзаконных актах осенью

Новый закон о поддержке развития искусственного интеллекта не отменяет Гражданский кодекс и не превращает произведения авторов в бесплатный корм для нейросетей. Об этом заявила советник президента России Елена Ямпольская. Закон, подписанный президентом 26 июля, разрешает использовать общедоступные и правомерно опубликованные материалы для обучения российских алгоритмов ИИ.

Однако правообладатель может закрыть свои работы от такой обработки техническими средствами. Бесконтрольно загружать в модели всё, до чего дотянулся парсер, нельзя.

Как именно будет работать этот механизм, пока предстоит решить. Подзаконные акты, по данным «Ведомостей», начнут появляться осенью. При их подготовке власти обещают учесть опасения творческих отраслей, представители которых предупреждали об обесценивании интеллектуальной собственности.

Эксперты тем временем предлагают несколько способов помирить нейросети с авторами. Среди них — отказ от использования произведений по требованию правообладателя, коллективное лицензирование и отчисление части прибыли ИИ-продуктов в компенсационный фонд.

В РАНХиГС считают, что разработчиков генеративных моделей стоит обязать вести закрытые реестры обучающих данных и показывать их регуляторам. Так можно будет понять, чьи произведения попали в датасет, не раскрывая коммерческую тайну.

Юрист Михаил Семенов предлагает разделять сценарии. Если модель копирует голос актёра, манеру художника или тексты конкретного писателя, потребуется прямой договор и выплаты. При массовом обучении на миллиардах материалов искать каждого автора нереально — здесь пригодился бы аналог авторского общества для ИИ.

В отрасли есть и более жёсткий взгляд: чрезмерные ограничения могут ударить и по экономике, и по культуре. Поэтому властям предстоит настроить систему так, чтобы модели не остались голодными, а авторы — с красивым обещанием вместо денег.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru