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 экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru