Банковский троян Mispadu взял на вооружение дыру в Windows SmartScreen

Банковский троян Mispadu взял на вооружение дыру в Windows SmartScreen

Банковский троян Mispadu взял на вооружение дыру в Windows SmartScreen

Банковский троян Mispadu стал свежей киберугрозой, эксплуатирующей уязвимость в Windows SmartScreen. Mispadu написан на Delphi и предназначен для кражи конфиденциальной информации жертвы.

Команда Unit 42 (принадлежит Palo Alto Networks) впервые зафиксировала Mispadu в 2019 году, она же выявила новый вариант вредоносной программы.

Троян распространяется в фишинговых письмах. Свежие кампании отмечаются использованием злонамеренных файлов-ярлыков, запакованных в ZIP-архив. Зловред эксплуатирует уязвимость под идентификатором CVE-2023-36025.

Напомним, эта брешь позволяет обойти защитную функцию Windows SmartScreen. Microsoft устранила CVE-2023-36025 (8,8 балла по шкале CVSS) с выходом ноябрьских обновлений.

«Эксплуатация завязана на специально подготовленных файлах формата .URL (или гиперссылке, ведущей на такой файл), позволяющих обойти предупреждения SmartScreen», — пишут исследователи.

«Сам обход зависит от параметра, относящегося к сетевой шаре с вредоносным бинарником».

После запуска Mispadu устанавливает соединение с командным сервером (C2) и отправляет на него все похищенные данные.

Кстати, в том же ноябре 2023-го в общий доступ попал эксплойт для обхода Windows Defender SmartScreen. После этого использование CVE-2023-36025 в реальных кибератаках было лишь вопросом времени.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru