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.

Подпишитесь на новости

Anthropic предупредила об ИИ-червях, угрожающих умной технике

Компактные ИИ-модели могут приблизиться к автономному распространению по слабо защищенным устройствам. Anthropic рассматривает сценарий, в котором модель копируется между узлами и использует их вычислительные ресурсы без постоянной связи с центральным дата-центром.

В исследовании компании показан запуск модели Gemma4-26B-A4B на 15 недорогих Android TV-приставках.

Скорость составила 0,39 токена в секунду. Это медленно для чата, но демонстрирует возможность распределить вычисления между бытовыми устройствами.

Модели с 30 млрд параметров и меньше уже выполняют многие отдельные этапы размножения, однако ошибаются при объединении их в полную цепочку.

В упрощенном эксперименте GLM-5.2 справилась с распространением другой, меньшей модели. Доступ к тестовым устройствам намеренно облегчили: ADB работал без аутентификации. Поэтому результат не доказывает способность автономно заражать произвольную технику в интернете.


Среди протестированных моделей пока нет той, которая одновременно достаточно компактна для выбранных устройств и достаточно способна для надежного полного цикла. По грубой экстраполяции исследователей, такой уровень может стать реальным к концу 2026 года.

Потенциальную распределенную сеть будет сложно остановить одним выключателем. При этом предполагаемое распространение может занимать дни, а не секунды.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru