Троян Shuyal Stealer ворует данные из 19 браузеров и исчезает без следа

Троян Shuyal Stealer ворует данные из 19 браузеров и исчезает без следа

Троян Shuyal Stealer ворует данные из 19 браузеров и исчезает без следа

В ИБ-компании Point Wild проанализировали образец Windows-стилера Shuyal, объявившегося в июле, и обнаружили внушительный список целевых браузеров — 19 наименований, в том числе Яндекс Браузер и Tor.

Свое имя написанный на C++ зловред (детектится на VirusTotal с результатом 48/72 по состоянию на 8 октября) получил по найденному в экзешнике идентификатору. От собратьев новобранец отличается не только большим количеством целей, но также умением заметать следы.

После запуска Shuyal Stealer прежде всего выполняет глубокое профилирование зараженной системы с помощью WMI: собирает данные жестких дисков (модель, серийный номер), подключенной клавиатуры (включая ID), информацию о настройках монитора, чтобы выстроить стратегию кражи данных сообразно конкретным условиям.

Троян также прибивает Диспетчер задач, способный выдать запуск вредоносных процессов, и прописывается в системе на автозапуск.

Кража данных осуществляется с помощью скриптов PowerShell. При этом зловреда интересует следующая информация:

  • сохраненные в браузере учетки, куки и история посещения сайтов;
  • содержимое буфера обмена;
  • токены аутентификации из Discord, Discord Canary и Discord PTB.

Инфостилер также умеет делать скриншоты, чтобы добавить контекст к украденным данным.

Вся добыча вместе с журналом вредоносной активности (history.txt) помещается в директорию runtime, специально создаваемую в папке временных файлов. Для эксфильтрации ее содержимое архивируется (runtime.zip) и затем отсылается в телеграм-бот, который Shuyal находит по вшитому ID.

Завершив кражу и вывод данных, Shuyal пытается стереть все следы своего присутствия в системе с помощью скрипта util.bat.

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