Фишинговая кампания с бэкдорами Merlin и Loki выявлена в России

Фишинговая кампания с бэкдорами Merlin и Loki выявлена в России

Фишинговая кампания с бэкдорами Merlin и Loki выявлена в России

Специалисты Kaspersky выявили нацеленную на российские организации кампанию — Mythic Likho, в рамках которой применяются модифицированная версия бэкдора Merlin и обновлённый вариант вредоносной программы Loki.

Обе программы используют фреймворк с открытым исходным кодом Mythic. Атакам подверглись более десяти российских организаций из различных отраслей, включая телекоммуникации и промышленность.

Точные цели злоумышленников неизвестны, но исследователи полагают, что атакующих интересуют конфиденциальные данные.

Для доставки вредоносов применяется фишинг. Тексты сообщений варьируются: например, одно из писем было направлено в кадровую службу машиностроительного предприятия.

В нём отправители просили предоставить характеристику на бывшего сотрудника, якобы претендующего на ответственную должность в другой компании. Такие письма, вероятно, содержат ссылки на архивы с поддельными резюме, при открытии которых происходит загрузка бэкдора Merlin.

Merlin — это инструмент для постэксплуатации с открытым исходным кодом, написанный на Go. Он совместим с Windows, Linux и macOS, а также поддерживает работу по протоколам HTTP/1.1, HTTP/2 и HTTP/3.

После активации бэкдор соединяется с сервером управления и передаёт сведения о заражённой системе, включая IP-адрес, версию операционной системы, имя пользователя, имя хоста и архитектуру процессора.

Один из обнаруженных экземпляров Merlin загружал в систему новую версию Loki. Этот бэкдор, как и его предыдущая версия, собирает данные о системе, передавая злоумышленникам идентификатор агента, IP-адрес, версию ОС, название устройства и путь к исполняемому файлу. В новой версии добавлена также передача имени пользователя.

Обе программы разработаны для работы с фреймворком Mythic. Первоначально этот инструмент создавался для тестирования защиты корпоративных систем и проведения киберучений, но может использоваться и в преступных целях.

Mythic позволяет создавать кастомизированные агенты для различных платформ, что даёт атакующим гибкость в выборе методов.

На данный момент не хватает данных, позволяющих связать эти атаки с какой-либо известной группировкой. В связи с этим кампания получила название Mythic Likho.

«Применение фреймворка Mythic и разработка кастомных агентов делает атаки гибкими: несмотря на общий метод распространения через фишинговые письма, их содержание и последовательность заражения могут отличаться. Это повышает вероятность успешного проникновения. Важно уделять повышенное внимание защите информационных систем и использовать надёжные средства кибербезопасности», — отмечает Артём Ушков, исследователь угроз в «Лаборатории Касперского».

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru