На территории СНГ объявились шпионы Silent Lynx

На территории СНГ объявились шпионы Silent Lynx

На территории СНГ объявились шпионы Silent Lynx

Новая APT-группа, условно названная Silent Lynx, использует многоступенчатые схемы заражения и телеграм-боты для связи C2. По данным Seqrite, шпионы действуют в странах Восточной Европы и Средней Азии как минимум с конца прошлого года.

Список мишеней включает посольства, юридические компании, банки с государственным участием, НИИ. Индийские исследователи зафиксировали инциденты в Киргизии и Туркменистане.

Атаки Silent Lynx начинаются с рассылки писем с вредоносным вложением (RAR) на адреса целевой организации.

 

В прикрепленном архиве может скрываться ISO-образ с бинарным файлом C++ и маскировочным документом PDF.

 

Экзешник при активации запускает PowerShell-сценарий, использующий Telegram (@south_korea145_bot и @south_afr_angl_bot) для получения команд, в том числе на загрузку дополнительных файлов, и эксфильтрации данных.

Как вариант, RAR может содержать исполняемый файл Go, создающий обратный шелл, и безобидный документ Word — к примеру, с фейковым приказом Минфина. Насколько успешны подобные атаки, в блоге ИБ-компании не сказано.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru