Squid Werewolf использует HR-маскировку для кибершпионажа

Squid Werewolf использует HR-маскировку для кибершпионажа

Squid Werewolf использует HR-маскировку для кибершпионажа

Кибершпионские группировки, как правило, атакуют исследовательские и государственные организации, рассылая фишинговые письма от имени регуляторов или госструктур. Однако участники Squid Werewolf выбрали нестандартный подход: они притворились HR-менеджерами крупной промышленной компании.

Squid Werewolf — шпионская группировка, атакующая организации в Южной Корее, Японии, Вьетнаме, России, США, Индии, ОАЭ и других странах.

В конце 2024 года злоумышленники попытались проникнуть в одну из российских компаний. Предположив, что сотрудник может обладать ценной информацией, они отправили ему письмо с предложением рассмотреть вакансию в реальной промышленной организации.

Олег Скулкин, руководитель направления Threat Intelligence компании BI.ZONE, отметил:

«Злоумышленники тщательно подготовили атаку и заранее собрали всю необходимую информацию о потенциальной жертве, чтобы повысить доверие к письму. В его вложении находился ZIP-архив с файлом-ярлыком “Предложение о работе.pdf.lnk”, который маскировался под документ с вакансией».

Для усложнения выявления угрозы преступники применили техники маскировки вредоносного кода. Запуск LNK-файла приводил к загрузке зловреда, а обфускация кода затрудняла его обнаружение.

Как отмечает Олег Скулкин, использование архивов с исполняемыми файлами и ярлыками связано с ограничениями, введёнными Microsoft. С 2022 года Windows по умолчанию блокирует макросы в документах, скачанных из интернета, поэтому злоумышленники всё чаще отказываются от традиционных методов и переключаются на менее защищённые форматы.

По данным аналитиков, в 2024 году 57% целевых атак на российские компании начинались именно с рассылки фишинговых писем.

Российский ИИ силён в науке, но застревает на пути к рынку

Россия стала третьей среди стран БРИКС и 20-й в мире по числу научных работ, представленных на десяти ведущих международных конференциях по машинному обучению и искусственному интеллекту. Результаты исследования опубликовал Наукометрический центр НИУ ВШЭ.

В 2020-2025 годах, по данным «Известий», российские организации представили 560 исследований, которые получили более 12,3 тыс. цитирований.

Средний показатель международной цитируемости составил 3,59 — выше, чем у Индии с её 3,10, несмотря на значительно меньший объём публикаций. Работ меньше, зато читают их заметно внимательнее.

Сильнее всего российская научная школа выглядит в математике машинного обучения, оптимизации и анализе формальных понятий. Заметные результаты также есть в компьютерном зрении и речевых технологиях.

Более 40% отечественных публикаций подготовлены при участии бизнеса. Среди компаний лидирует «Яндекс», среди университетов — НИУ ВШЭ и Сколтех, среди некоммерческих организаций — AIRI.

Но между хорошей статьёй и работающим продуктом всё ещё лежит довольно широкий технологический овраг. Развитию мешают дефицит вычислительных мощностей, ограниченный доступ к качественным данным и слабый перенос исследований в коммерческие решения. Отставание особенно заметно в обработке естественного языка, ИИ-агентах и инфраструктурных технологиях.

В Минцифры заявили, что намерены стимулировать спрос на отечественные ИИ-решения, развивать вычислительную инфраструктуру, совершенствовать регулирование и ускорять внедрение научных разработок.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru