macOS-вредонос ReaderUpdate теперь распространяется на Go, Rust, Nim

macOS-вредонос ReaderUpdate теперь распространяется на Go, Rust, Nim

macOS-вредонос ReaderUpdate теперь распространяется на Go, Rust, Nim

Специалисты предупреждают о трансформации вредоносного загрузчика ReaderUpdate, предназначенного для атак на macOS. Изначально это был скомпилированный Python-бинарник, однако теперь авторы используют Go, Rust, Nim и Crystal.

ReaderUpdate применяется операторами для установки рекламного софта Genieo (также Dolittle и MaxOfferDeal). Несмотря на смену языков разработки, функциональность вредоноса остаётся прежней, подчёркивают эксперты.

С середины 2024 года появились новые командные серверы (C2), связанные с вариантами на Crystal, Nim и Rust, а совсем недавно была обнаружена версия на Go.

Как и предыдущие образцы, новый семпл распространяется через вредоносные установщики, замаскированные под полезные утилиты, а также через сторонние сайты загрузки софта. Все варианты ReaderUpdate нацелены исключительно на устройства с архитектурой Intel x86.

Анализ Go-варианта показал, что при запуске он собирает информацию о «железе» устройства, формирует уникальный идентификатор и отправляет его на C2. Кроме того, программа может анализировать и выполнять команды, полученные от C2, что делает загрузчик потенциально опасным в случае замены полезной нагрузки на более вредоносную.

«На данный момент ReaderUpdate используется лишь для доставки рекламных программ, тем не менее архитектура позволяет легко заменить пейлоад, что делает его потенциальной платформой для формата "вредонос как услуга"», — отмечают в SentinelOne.

Компания выявила девять образцов ReaderUpdate на Go, взаимодействующих с семью различными C2-доменами. Однако этот вариант пока встречается значительно реже, чем Nim, Crystal и Rust, образцы которых насчитывают сотни экземпляров.

Сбер натравил команду ИИ-агентов на фишинговые сайты

Сбер разработал команду ИИ-агентов, которая разбирает подозрительные сайты меньше чем за минуту. Система уже встроена во внутреннюю платформу киберразведки банка и должна проверять более 200 тыс. ресурсов в квартал.

Работает всё так: четыре агента независимо изучают текст страницы, программный код, инфраструктуру и скриншот, сообщает ТАСС.

Затем собранные улики получают агент-прокурор и агент-адвокат: один ищет признаки фишинга, второй проверяет, не устроила ли система охоту на ведьм. Финальный вердикт выносит агент-судья.

Правда, полностью отдавать ИИ кнопку блокировки в банке пока не готовы. Сейчас система проводит первичный анализ, расставляет угрозы по приоритету и готовит доказательный отчёт, а решение подтверждает специалист. Автономный режим включат после завершения обучения.

В перспективе разработку добавят в платформу X Threat Intelligence, чтобы ею могли пользоваться сторонние организации.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru