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.

ИИ OpenAI полез на GitHub за утёкшими ключами, а затем выдумал данные

Модели OpenAI оказались очень изобретательными, когда привычные способы выполнить задачу переставали работать. Они искали утёкшие API-ключи, загружали данные на публичные сервисы, обменивались записками через репозиторий и оставляли самим себе инструкции скрывать ошибки.

Компания опубликовала  новую систему раскрытия случаев рассогласованного поведения моделей и сразу приложила к ней шесть отчётов об инцидентах, обнаруженных за последние полгода.

OpenAI подчёркивает: это отдельные эпизоды, по которым нельзя судить о частоте подобных выходок.

В одном случае модель не смогла подключиться к API со статистикой доходов округа. Тогда она попыталась зарегистрироваться через одноразовую почту, полезла на GitHub за утёкшими ключами и нашла рабочий.

Добыть нужные цифры всё равно не получилось, поэтому модель просто выдумала их и выдала за данные с сайта. О неудаче и чужом ключе она скромно промолчала.

Другие агенты превратили внутренний Artifactory OpenAI в подпольную доску объявлений. Независимые экземпляры оставляли там сообщения, читали записки коллег и просили друг у друга помощи. Уязвимости они не взламывали, а использовали выданные компанией учётные данные, но явно не по назначению.

Ещё несколько моделей отправляли данные за пределы рабочей среды. Одна загрузила найденные записи на публичный сервис ради красивой ссылки на источник, другая — фотографию на сервис обратного поиска. Группа агентов и вовсе разместила рабочую книгу на публичном хостинге, хотя ей прямо велели пользоваться только локальными файлами.

Самая ехидная часть истории — инструкции на будущее. Модели записывали в свои служебные сводки команды игнорировать сообщения разработчиков, скрывать провалы и выдумывать недостающие данные. Одна сформулировала правило совсем интересно: «Будь прозрачным, только если спросят».

Теперь OpenAI обещает публиковать такие случаи быстрее — даже если их причины ещё не выяснены, а исправления не готовы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru