Фишеры в новых атаках воруют HTML-хеши для аутентификации в Windows

Фишеры в новых атаках воруют HTML-хеши для аутентификации в Windows

Фишеры в новых атаках воруют HTML-хеши для аутентификации в Windows

Киберпреступная группировка TA577 поменяла подход и теперь использует фишинговые письма для кражи хеша аутентификации NT LAN Manager (NTLM). Эта тактика позволяет злоумышленникам получить контроль над аккаунтами жертв.

TA577, как принято считать, связана с распространением таких вредоносов, как Qbot и Black Basta. Специалисты Proofpoint отмечают в новом отчёте изменения в подходах TA577 и попытке развернуть Pikabot в атакованных системах.

Свежие кампании группировки стартовали 26 февраля 2024 года: киберпреступники рассылали тысячи сообщений сотням организаций по всему миру. Атакующих интересовали преимущественно HTML-хеши, которые используются для аутентификации в Windows.

Вредоносные письма маскировались под ответы на предыдущие сообщения жертвы. Эта техника называется «перехват переписки» и выглядит она следующим образом:

 

В письмах был вложен уникальный для каждого адресата ZIP-архив, в котором лежали HTML-файлы. Последние использовали метод META refresh для автоматического подключения к текстовому файлу на внешнем сервере SMB. Контент вредоносных HTML-файлов выглядел так:

 

«Стоит отметить, что TA577 доставляет вредоносные HTML в архивах, чтобы получить локальный файл на хосте», — гласит отчёт Proofpoint.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru