Жертвами APT-группы Hellhounds стали как минимум 20 российских организаций

Жертвами APT-группы Hellhounds стали как минимум 20 российских организаций

Жертвами APT-группы Hellhounds стали как минимум 20 российских организаций

Кибергруппа, которую в Positive Technologies условно назвали Hellhounds, проводит целевые атаки только на территории РФ и уже собрала как минимум 20 жертв. Используемый ею RAT-троян Decoy Dog был недавно обновлен и стал еще более скрытным.

Проведенное в ИБ-компании исследование показало, что Hellhounds больше всего интересуют госсектор, ИТ, а также космическая и энергетическая отрасли. Злоумышленники тратят большие усилия на сокрытие своей активности в сетях жертв; примечательно, что один из задействованных в атаках C2-доменов именовался maxpatrol[.]net ( был замаскирован под ресурс PT, разработчика продуктов линейки MaxPatrol).

Конечная цель данной APT-группы пока неясна, хотя эксперты зафиксировали один факт уничтожения ИТ-инфраструктуры, приостановившего деятельность компании-жертвы. Успеху атак Hellhounds в большой мере способствует отсутствие дополнительных средств мониторинга и антивирусов на Linux-серверах мишеней.

 

При разборе одной из недавних атак Hellhounds аналитики обнаружили новый вариант трояна Decoy Dog — модификации Pupy, инструмента удаленного администрирования и постоэксплуатации, совместимого с Windows и Linux.

Вредонос и его загрузчик скрывались в исполняемом файле /usr/bin/dcrond весом 9 Кбайт, защищенном с помощью модификации упаковщика UPX (на момент расследования ее детектировал лишь один антивирус из коллекции VirusTotal). В отличие от обычного UPX эта вариация распаковывает не исполняемый файл, а написанный на ассемблере шеллкод, использующий системные вызовы Linux.

Загрузчик Decoy Dog при работе обычно маскируется под легитимный сервис (cron, irqbalance) или библиотеку lib7.so. После запуска он сначала ищет признаки запуска под отладчиком, а затем считывает идентификаторы зараженного хоста и на их основе создает ключ для расшифровки конфигурации и основной нагрузки (CLEFIA 128-бит).

Подвергнутый анализу образец Decoy Dog имел ряд существенных отличий от Pupy RAT:

  • код клиента переписан под Python 3.8, количество модулей сократилось;
  • добавлены новые функции, связанные с внедрением кода в ВМ Java;
  • добавлена функция телеметрии (отправляет данные на аккаунт @lahat в соцсеть mindly.social через API);
  • добавлены новые транспорты, изменена криптосистема (ECPV и RC4 вместо RSA и AES);
  • реализована возможность загрузки динамического конфигурационного файла (обновления) с сохранением в зашифрованном виде на диске (AES-CTR и brainpoolP384r1);
  • добавлен новый канал связи (локальное соединение с помощью IP-адреса и порта или файлового сокета);
  • встроен DGA-генератор для организации C2-связи (в качестве резервного способа).

 

«Decoy Dog — интересный и сложный троян, а новая модификация сделала его почти невидимкой, — отметил Денис Кувшинов, руководитель отдела исследования ИБ-угроз экспертного центра PT. — Он хорошо скрывает себя в потоке данных, мимикрируя под легитимный трафик, собирает интересные APT-группировке данные и выгружает их в малоизвестную социальную сеть на основе открытого движка Mastodon».

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