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.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

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