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.

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru