В Сети плодятся варианты SapphireStealer, облегчая шпионаж и вымогательство

В Сети плодятся варианты SapphireStealer, облегчая шпионаж и вымогательство

В Сети плодятся варианты SapphireStealer, облегчая шпионаж и вымогательство

В конце прошлого года создатель нового инфостилера опубликовал исходные коды на GitHub. С тех пор в Cisco Talos регулярно фиксируют случаи использования SapphireStealer и его модификаций в атаках.

Согласно результатам анализа, написанный на .NET вредонос мало чем отличается от своих собратьев. Он собирает информацию о зараженном хосте, ворует учетные данные из браузеров (вшитый список включает 16 имен, в том числе Яндекс Браузер) и файлы по заданным расширениям, делает скриншоты. Добыча помещается в ZIP-файл, а затем выводится с использованием SMTP.

Украденная таким образом информация впоследствии часто выставляется на продажу в даркнете. Особым спросом пользуются корпоративные учетки: они открывают доступ к сетям организаций, который можно использовать для проведения шпионских атак или вымогательства с помощью шифровальщиков.

В ходе исследования экспертам попались семплы SapphireStealer, которые для эксфильтрации данных используют API Discord (вебхук) и Telegram.

Автор opensource-зловреда опубликовал также загрузчик FUD-Loader для проведения многоступенчатых атак. В Cisco Talos зафиксировали случаи его использования для засева не только SapphireStealer, но также троянов DCRat, njRAT, DarkComet и Agent Tesla.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru