Cluster25: Российские хакеры используют недавнюю уязвимость в WinRAR

Cluster25: Российские хакеры используют недавнюю уязвимость в WinRAR

Cluster25: Российские хакеры используют недавнюю уязвимость в WinRAR

Исследователи из компании Cluster25 утверждают, что российские киберпреступники эксплуатируют недавно выявленную уязвимость в архиваторе WinRAR. Брешь помогает злоумышленникам проводить фишинговые кампании и собирать учётные данные жертв.

В опубликованном на днях отчёте Cluster25 пишет следующее:

«В атаках участвуют вредоносные архивы, использующие недавно обнаруженную дыру в WinRAR (версии до 6.23). Фигурирующая уязвимость отслеживается под идентификатором CVE-2023-38831».

В отправляемых жертвам архивах лежит PDF-файл, выступающий в качестве приманки. При открытии этого документа выполняется скрипт Windows Batch, а после него запускается ряд команд PowerShell, открывающих атакующим удалённый доступ к целевому хосту.

Ещё один PowerShell-скрипт отвечает за кражу данных, включая логины и пароли, сохранённые в браузерах Google Chrome и Microsoft Edge. Для извлечения и передачи информации киберпреступники используют легитимный веб-сервис webhook[.]site.

В Cluster25 предполагают, что за этими кибератаками может стоять группировка APT28 (она же Fancy Bear и Sednit).

CVE-2023-38831 примечательна тем, что её используют и в атаках на трейдеров, о которых сообщала Group-IB. Для злоумышленников она удобна тем, что позволяет удалённо выполнить код на устройстве.

Примерно в то же время была найдена другая брешь в WinRAR — CVE-2023-40477, получившая 7,8 балла по шкале CVSS.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru