Microsoft Graph API используется как проводник вредоноса

Microsoft Graph API используется как проводник вредоноса

Microsoft Graph API используется как проводник вредоноса

Киберпреступники все чаще используют Microsoft Graph API во вредоносных кампаниях, чтобы избежать обнаружения. Как правило, вектор фигурирует в целевых атаках, организованных подготовленными группировками.

Из отчёта Symantec известно, что это делается для облегчения связи с командно-контрольной (C&C) инфраструктурой, размещенной на облачных сервисах Microsoft.

По данным специалистов, с января 2022 года несколько киберпреступных групп, включая APT28, Red Stinger, OilRig и другие, активно используют Microsoft Graph API.

В первый раз об использовании Microsoft Graph API в атаках стало известно в июне 2021. Тогда это связали с кластером активности под названием Harvester, в котором был обнаружен кастомный имплант Graphon, использующий API для взаимодействия с инфраструктурой Microsoft.

В Symantec рассказали, что эта же техника недавно фиксировалась в отношении неназванной организации на Украине. В атаке был применен ранее не задокументированный вредонос, именуемый BirdyClient (или OneDriveBirdyClient).

Обнаруженный во время кибератаки DLL-файл под названием «vxdiff.dll» совпадает с наименованием легитимного DLL, связанного с приложением Apoint («apoint.exe»). Именно он предназначен для подключения к Microsoft Graph API и использования OneDrive в качестве C&C-сервера для загрузки и скачивания файлов с него.

До сих пор неизвестен точный метод распространения DLL-файла, как и конечные цели злоумышленников.

В Symantec высказали свои мысли по поводу популярности Graph API среди хакеров. Специалисты отметили, что трафик к используемым облачным сервисам с меньшей вероятностью вызовет подозрения. Немаловажно, что это безопасный и дешёвый источник инфраструктуры, так как для таких сервисов, как OneDrive, базовые учетные записи бесплатны.

Компания Permiso показала, как злоумышленники могут злоупотреблять командами администрирования облака с привилегированным доступом для выполнения действий в виртуальных машинах.

Чаще всего это достигается путём компрометации сторонних внешних поставщиков или подрядчиков, имеющих привилегированный доступ для управления внутренними облачными средами.

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