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.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru