Lazarus пробует протащить трояна в macOS с помощью скрытых метаданных

Lazarus пробует протащить трояна в macOS с помощью скрытых метаданных

Lazarus пробует протащить трояна в macOS с помощью скрытых метаданных

Исследователи из Group-IB нашли в интернете несколько образцов неизвестного ранее трояна, внедряемого в macOS необычным способом. Для скрытной доставки зловреда, нареченного RustyAttr, используются расширенные атрибуты файлов (EA).

Эти дополнительные метаданные напрямую не отыщешь в приложении «Терминал» или файловом менеджере Finder. Для их просмотра, редактирования и удаления обычно используется команда xattr.

Обнаруженная экспертами вредоносная программа создана с использованием фреймворка Tauri и подписана слитым сертификатом разработчика (Apple его уже отозвала). При запуске она загружает в WebView страницу с JavaScript, который извлекает шелл-код, спрятанный в EA с именем «test», и запускает его на исполнение.

 

Для отвода глаз жертве отображается стянутый с файлообменника документ PDF или поддельное диалоговое окно с сообщением об ошибке.

 

По словам экспертов, принятые меры против обнаружения оправдали себя: на момент проведения анализа RustyAttr не смог задетектировать ни один антивирус из коллекции VirusTotal.

Конечная цель таких атак неясна, так как сведений о жертвах нет. Зафиксирована попытка загрузки дополнительного пейлоада с хоста, ассоциированного с ИТ-инфраструктурой Lazarus, однако целевой сервер оказался вне доступа.

Защиту от подобных зловредов способен обеспечить Gatekeeper. Чтобы обойти это препятствие, автору атаки придется взаимодействовать с пользователем macOS и, применив социальную инженерию, заставить его отключить верного охранника.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

MWS Cloud увеличила GPU-мощности виртуальной инфраструктуры в 1,5 раза

В первой половине 2025 года MWS Cloud расширила ресурсы своей виртуальной инфраструктуры с графическими процессорами в 1,5 раза. Дополнительные мощности появились в двух московских дата-центрах — «Авантаж» и GreenBushDC, а также в одном ЦОД в Санкт-Петербурге.

GPU-инфраструктура используется для обучения и инференса моделей машинного обучения, больших языковых моделей и систем компьютерного зрения.

На её основе можно запускать платформы для ML-разработки и инференса, при этом пользователи оплачивают только фактически потреблённые ресурсы.

Такие мощности востребованы у разработчиков и компаний, работающих с генеративными нейросетями, системами распознавания, высоконагруженными продуктами, а также с задачами рендеринга, симуляций и анализа больших данных.

По данным MWS Cloud, с начала года использование GPU-ресурсов в их облаке выросло почти в 1,7 раза.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru