Российских специалистов по автоматизации бизнеса атакует BrockenDoor

Российских специалистов по автоматизации бизнеса атакует BrockenDoor

Российских специалистов по автоматизации бизнеса атакует BrockenDoor

При разборе атак на российские компании, специализирующиеся на внедрении софта для автоматизации бизнеса, эксперты «Лаборатории Касперского» выявили неизвестный ранее бэкдор. Вредонос, нареченный BrockenDoor, распространяется в основном по имейл.

В рамках данной кампании засветились и другие зловреды, позволяющие получать удаленный доступ к системам и выкачивать из них конфиденциальные данные, — Remcos RAT и DarkGate.

Целевая атака, как правило, начинается с рассылки поддельных писем от имени реального разработчика продуктов для автоматизации бизнес-процессов. Специалиста по внедрению, настройке, сопровождению такого софта просят ознакомиться с ТЗ, приложенным архивным файлом.

 

В архиве может скрываться исполняемый файл. Чтобы выдать его за безвредный, злоумышленники подменяют имя и расширение по методу Right-to-Left Override (RLO).

В других случаях содержимое было богаче за счет включения двух маскировочных документов PDF. Цепочку заражения запускает третий файл, вредоносный LNK.

Проникнув в систему, новобранец BrockenDoor собирает о ней информацию (имя пользователя и компьютера, версия ОС, сетевые адаптеры, запущенные процессы, файлы на рабочем столе) и отправляет на свой сервер.

В ответ он может получить одну из следующих команд:

  • изменить интервал опроса C2 (по умолчанию чуть более 5 секунд);
  • записать на диск и запустить полученный с C2 файл (варианты запуска: функция С/C++ system, API-функции ShellExecuteA, CreateProcessA, WinExec);
  • запустить CMD или Powershell из командной строки;
  • удалить себя из системы.

Один из найденных семплов также умел выполнять команду на загрузку и запуск клиента Tuoni — появившегося в этом году инструмента, помогающего отрабатывать навыки постэксплуатации, в том числе в ходе групповых киберучений.

«Изначально эта кампания привлекла наше внимание из-за нестандартного использования RLO, — рассказывает эксперт Kaspersky Артем Ушков. — Злоумышленники распространяли вредоносные файлы в архивах, хотя популярные архиваторы не обрабатывают символ RLO и отображают корректное название файла и расширение. Пока мы не можем отнести эти атаки к какой-то известной группе, но будем внимательно следить за развитием кампании».

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

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

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