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.

GPT-6 Astra распараллеливает задачи и нагружает компьютеры кучей процессов

Первые пользователи GPT-6 Astra заметили, что при выполнении сложных задач модель может распределять работу между несколькими агентами. Один составляет план, другие параллельно ищут решения, тестируют код, проверяют результаты и пробуют новый подход после ошибки.

Это позволяет обрабатывать многоэтапные задания быстрее последовательного чат-бота. OpenAI официально заявляет, что Astra способна управлять компьютером, работать в браузере и приложениях, устанавливать и тестировать программы.

Однако отдельную нативную мультиагентную архитектуру компания в описании модели прямо не подтверждает, поэтому пока речь идёт главным образом о наблюдениях за её работой.

Основные вычисления выполняются в облаке, но инструменты агентов могут запускаться на пользовательском компьютере или корпоративном сервере. Несколько исполнителей способны одновременно компилировать код, поднимать браузеры, запускать тесты и работать в контейнерах. В таком сценарии нагрузка на локальные процессоры действительно может заметно вырасти.

Особенно весело станет корпоративной инфраструктуре, где каждого агента придётся помещать в виртуальную машину или песочницу, подключать к внутренним данным и затем аккуратно уничтожать окружение. Быстрее для задачи — не обязательно легче для CPU.

Автономность создаёт и риски безопасности, поэтому OpenAI усилила мониторинг действий Astra и проверки границ разрешённого. Модель постепенно появляется у подписчиков ChatGPT и корпоративных клиентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru