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».

Почти 40% запросов к публичному ИИ оказались с корпоративными секретами

Почти 40% обращений сотрудников российских компаний к публичным ИИ-сервисам содержат конфиденциальную информацию. К такому выводу пришли аналитики ГК «Солар», изучившие 12 тыс. взаимодействий, зафиксированных во время пилотов DLP-системы Solar Dozor.

Исследование охватило 150 крупных организаций из финансового сектора, промышленности, ретейла, телекома, ИТ и госсектора в первом полугодии 2026 года.

Аналитики проверяли текстовые запросы, скопированные фрагменты, загружаемые файлы и попытки отправить данные во внешние ИИ-сервисы.

Среди обращений с конфиденциальной информацией 41% содержали исходный код и конфигурации, 30% — персональные, финансовые и другие чувствительные сведения, 18% — объекты интеллектуальной собственности. Оставшиеся 11% пришлись на пароли, токены и API-ключи. То есть некоторые сотрудники не просто просят нейросеть поправить запятую, а почти вручают ей ключи от корпоративной инфраструктуры.

Главными поставщиками секретов стали команды разработки — на них пришлось 43% таких событий. Специалисты отправляли ИИ код, журналы ошибок и технические описания для поиска сбоев, рефакторинга и подготовки тестов. Вместе с полезным контекстом наружу могли улететь сведения об архитектуре и внутренних системах.

Коммерческие подразделения сформировали ещё 26% обращений. В промпты попадали история переговоров, условия сделок, клиентские базы, договоры и материалы из CRM. Аналитики, маркетологи, кадровые и финансовые специалисты обеспечили 23% событий, остальные отделы — 8%.

Отдельное исследование УЦСБ и «Солара» показало, что 42,4% из 102 опрошенных компаний подозревали утечки через ИИ, а 8,1% уже сталкивались с реальными инцидентами. При этом треть организаций не применяет специальных мер защиты ИИ- и ML-систем.

В «Соларе» считают полный запрет публичных нейросетей нереалистичным. Вместо него компаниям предлагают утвердить разрешённые сервисы, разграничить доступ и контролировать содержание запросов. Иначе корпоративный ИИ-помощник быстро превращается в очень разговорчивого внештатного сотрудника.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru