Уязвимости в WinRAR стали любимыми у APT-групп в начале 2024 года

Уязвимости в WinRAR стали любимыми у APT-групп в начале 2024 года

Уязвимости в WinRAR стали любимыми у APT-групп в начале 2024 года

Киберпреступные группировки, работающие по крупным целям, в начале 2024 года использовали уязвимости в софте для удалённого доступа и популярном архиваторе WinRAR.

Об одной из таких уязвимостей мы писали в середине 2023 года — CVE-2023-38831. Тогда разработчики WinRAR устранили возможность выполнения вредоносного кода в Windows.

Спустя считаные дни после выхода патчей CVE-2023-38831 уже была замечена в атаках на трейдеров. А в следующем месяце злоумышленники выпустили фейковый эксплойт для дыры в WinRAR, который распространял троян VenomRAT на GitHub.

Эксперты «Лаборатории Касперского» изучили данные об атаках APT-групп за 2023 год — начало 2024 года. Оказалось, что в первом квартале 2024-го киберпреступники чаще всего задействовали бреши, позволяющие внедрить команды и обойти аутентификацию.

Помимо WinRAR и инструментов разграничения доступа (например, Windows SmartScreen), атакующих интересовал софт Ivanti, где не так давно нашли две уязвимости — CVE-2024-21887 и CVE-2023-46805.

 

Дыры в WinRAR заняли третье место по частоте эксплуатации. Эффективность их использования в целевых кибератаках объясняется тем, что выбранная жертва не всегда может распознать подозрительные архивные файлы.

Кроме упомянутой уже CVE-2023-38831 в WinRAR, злоумышленники полюбили бреши CVE-2017-11882 и CVE-2017-0199 в MS Office.

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