Троян Quasar теперь подгружает DLL для кражи данных с Windows-хостов

Троян Quasar теперь подгружает DLL для кражи данных с Windows-хостов

Троян Quasar теперь подгружает DLL для кражи данных с Windows-хостов

Троян Quasar RAT, чей исходный код доступен для модификаций, начал использовать стороннюю загрузку DLL в новых кибератаках. С помощью этой техники вредонос незаметно крадёт данные с Windows-хостов.

Quasar RAT, также известный под именами CinaRAT и Yggdrasil, написан на C# и основан на инструменте для удалённого администрирования компьютеров на Windows.

Попав в систему, зловред может собирать системную информацию, список запущенных программ, файлы, нажатия клавиш, а также снимать скриншоты и выполнять шелл-команды.

«Техника, которую перенял Quasar RAT, использует уровень доверия системы Windows, к определённым типам файлов», — пишут в отчёте специалисты Uptycs.

В целом сторонняя загрузка DLL (DLL side-loading) является популярным методом, который многие подготовленные киберпреступники используют для выполнения пейлоадов и установки скомпрометированной библиотеки, чьё имя совпадает с известным легитимным файлом.

«Злоумышленники задействуют стороннюю загрузку DLL с целью замаскировать свои вредоносные действия», — говорится в заметках MITRE.

 

Цепочка атаки Quasar RAT начинается с ISO-образа, содержащего три файла:

  • легитимный бинарник ctfmon.exe, переименованный в eBill-997358806.exe,
  • библиотека MsCtfMonitor.dll, переименованная в monitor.ini,
  • и вредоносная библиотека MsCtfMonitor.dll.

«При запуске бинарника MsCtfMonitor.dll сразу инициируется загрузка MsCtfMonitor.dll с помощью техники DLL side-loading», — объясняют специалисты.

Спрятанный вредоносный код внедряется в Regasm.exe, официальное средство регистрации сборок Windows. На следующем этапе загружается файл calc.exe, который «дёргает» вредоносную Secure32.dll.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru