На GitHub раздают стилер поклонникам Photoshop, FL Studio, Roblox, Fortnite

На GitHub раздают стилер поклонникам Photoshop, FL Studio, Roblox, Fortnite

На GitHub раздают стилер поклонникам Photoshop, FL Studio, Roblox, Fortnite

На GitHub выявлена масштабная кампания по распространению трояна Redox Stealer под видом кряков популярного софта, а также модов и читов для игр. Найдено более 1000 репозиториев с фейковыми кодами Photoshop, FL Studio, Roblox, Fortnite.

Как оказалось, для их создания используется ИИ, и потому фальшивки быстро множатся, с успехом обходят автоматизированную защиту GitHub, а после удаления появляются вновь под другими аккаунтами.

На русскоязычном форуме, торгующем крадеными данными, опубликована подробная инструкция по созданию и оформлению правдоподобных фейков. Из 1115 обнаруженных вредоносных репозиториев лишь 10% вызвали подозрение, да и то благодаря обращениям в техподдержку GitHub.

 

Чтобы придать убедительность подделкам, злоумышленники добавляют сфабрикованные скриншоты, результаты сканов на VirusTotal, а при клонировании слегка изменяют текст README с помощью ChatGPT и других инструментов ИИ.

Чтобы уберечь полезную нагрузку от обнаружения, ее прячут в файлах RAR или ZIP. Код вредоносных скриптов обфусцирован (base64 и динамический импорт).

Троян-стилер Redox умеет собирать следующую информацию:

  • пароли и куки, сохраненные в браузерах;
  • ключи от онлайн-банкинга и криптокошельков;
  • учетки Steam, Riot Games, Epic Games;
  • токены Discord;
  • данные из буфера обмена, в том числе пароли и адреса.

Всю добычу зловред отправляет через вебхук на сервер Discord, чтобы операторы могли вручную выбрать то, что представляет ценность.

Для продвижения вредоносных репозиториев используются black SEO и возможности GitHub: распространители Redox Stealer манипулируют темами и метаданными, чтобы повысить свой рейтинг в поисковой системе сайта.

ИИ в браузере может сливать ваши данные и принимать опасные решения за вас

Браузерные ИИ-агенты, которые обещают «сделать всё за пользователя» — от бронирования отелей до онлайн-покупок, — могут оказаться куда менее безопасными, чем кажется. К такому выводу пришли авторы нового исследования, посвящённого рискам конфиденциальности.

Исследователи изучили (PDF) восемь решений, которые активно развивались или обновлялись в 2025 году.

В выборку вошли ChatGPT Agent, Google Project Mariner, Amazon Nova Act, Perplexity Comet, Browserbase Director, Browser Use, Claude Computer Use и Claude for Chrome. Итог получился тревожным: в каждом из продуктов нашли как минимум одну уязвимость, а всего зафиксировали 30 проблем.

Одна из ключевых претензий — архитектура таких агентов. В большинстве случаев языковая модель работает не на устройстве пользователя, а на серверах разработчика. Это означает, что данные о состоянии браузера, поисковых запросах и содержимом страниц передаются третьей стороне. Формально провайдеры обещают ограничения на использование этих данных, но на практике пользователю остаётся лишь доверять политике сервиса.

Дополнительный риск — устаревшие браузеры. В одном случае агент использовал версию браузера, отстававшую на 16 крупных релизов, с уже известными уязвимостями. Такой софт может быть легко атакован через вредоносный сайт.

 

Ещё одна проблема — отношение агентов к опасным сайтам. Многие из них игнорируют стандартные браузерные предупреждения. В ходе тестов шесть из восьми агентов никак не сообщили пользователю, что открытая страница входит в списки фишинговых ресурсов. В результате ИИ может спокойно продолжать «выполнять задачу» — вплоть до ввода логинов и паролей на поддельных страницах.

Нашлись и проблемы с TLS-сертификатами: некоторые агенты не предупреждали об отозванных, просроченных или самоподписанных сертификатах. В одном случае модель просто «кликнула» предупреждение и продолжила работу, что открывает путь к атакам типа «Человек посередине».

 

Исследование показало, что браузерные агенты могут ослаблять защиту от межсайтового трекинга. Часть решений некорректно изолирует сторонние данные вроде cookies, что упрощает отслеживание активности пользователя на разных сайтах. Некоторые агенты по умолчанию сохраняют профильные данные — причём не всегда уведомляя об этом и не предлагая способ очистки.

Автоматизация доходит и до диалогов конфиденциальности. В тестах несколько агентов самостоятельно нажимали «Принять все cookies», даже когда рядом была кнопка «Отклонить». В одном случае это делалось ради продолжения задачи, в другом — из-за расширения, автоматически подавляющего cookie-баннеры.

С разрешениями на уведомления ситуация тоже неоднозначная: один агент просто выдавал доступ без спроса, другие игнорировали запросы, если могли продолжить работу, или действовали по стандартным настройкам браузера.

Самые чувствительные находки касаются утечек персональных данных. Исследователи дали агентам вымышленную личность и проверили, будут ли они делиться этой информацией с сайтами. Результат — шесть уязвимостей, связанных с раскрытием данных.

Некоторые агенты передавали информацию даже когда это не требовалось для выполнения задачи. В ход шли имейл-адреса, почтовые индексы, демографические данные, а в одном случае агент попытался отправить номер банковской карты. Были и примеры, когда ZIP-код вычислялся по IP-адресу и использовался для доступа к «локальным ценам».

Когда данные всё же не передавались, агенты либо подставляли заглушки, либо прямо сообщали, что информация недоступна — даже если это мешало завершить задачу.

Авторы исследования подчёркивают: проблема не в самой идее browser agents, а в том, как они спроектированы. Они советуют разработчикам активнее привлекать специалистов по приватности, регулярно прогонять решения через автоматизированные тесты и аккуратнее обращаться с механизмами защиты, которые уже есть в браузерах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru