Инфостилеры научились обходить новую защиту cookies в Google Chrome

Инфостилеры научились обходить новую защиту cookies в Google Chrome

Инфостилеры научились обходить новую защиту cookies в Google Chrome

Разработчики ряда инфостилеров выпустили обновления, которые позволяют вредоносам обходить недавно представленную в Google Chrome защитную функциональность App-Bound Encryption.

App-Bound Encryption, появившаяся в Chrome 127, должна прятать конфиденциальную информацию, включая файлы cookies, от посторонних.

Как можно понять из названия, этот механизм должен шифровать «печеньки» и сохранённые пароли, используя службу Windows, работающую с правами SYSTEM.

Таким образом, работая на уровне пользователя, инфостилеры и другие вредоносные программы не могли добраться до cookies и паролей жертвы.

Для обхода защитного слоя троянам надо было либо заполучить привилегии SYSTEM, либо внедрить код в Chrome. Как отметил Уилл Харрис из команды безопасности Chrome, оба эти вектора должны непременно спровоцировать алерты защитных продуктов.

Однако исследователи в области безопасности g0njxa и RussianPanda9xx наткнулись на сообщения разработчиков инфостилеров, которые хвастались, что их детища способны обходить новую меру безопасности.

Среди таких были замечены авторы MeduzaStealer, Whitesnake, Lumma Stealer, Lumar (PovertyStealer), Vidar Stealer, StealC.

 

Как отметил g0njxa в беседе BleepingComputer, актуальный вариант стилера Lumma обходит App-Bound Encryption в Chrome 129.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru