Скрытые апдейты: расширения для Chrome и Edge шпионили за юзерами 7 лет

Скрытые апдейты: расширения для Chrome и Edge шпионили за юзерами 7 лет

Скрытые апдейты: расширения для Chrome и Edge шпионили за юзерами 7 лет

Исследователи из Koi рассказали о многоходовой операции ShadyPanda: за семь лет злоумышленники публиковали в Chrome и Edge на вид полезные расширения, копили аудиторию, а потом выпускали обновление с вредоносным кодом. По их подсчётам, общий масштаб — 4,3 млн установок.

Схема простая и неприятная: «легитимные» дополнения годами копят рейтинг, обзоры и значки доверия, а затем получают обновление, которое каждый час стучится на api.extensionplay[.]com, подтягивает произвольный JavaScript и запускает его с полным доступом к API браузера.

В арсенале — подмена содержимого страниц (включая HTTPS), кража сессий и тотальная телеметрия активности. Код прикрыт обфускацией и «замолкает», если открыть инструменты разработчика. Текущая телеметрия уходит на контролируемые злоумышленниками домены, включая api.cleanmasters[.]store.

 

Koi выделяет две активные линии атаки:

  • Бэкдор на 300 тысяч машин. Пять расширений (в том числе Clean Master) получили в середине 2024‑го «апдейт‑перевёртыш». Три из них годами существовали как безобидные и даже были Featured/Verified — именно поэтому их обновления разошлись мгновенно. Эти пять уже убраны из магазинов, но инфраструктура на заражённых браузерах остаётся.
  • Шпионский набор на >4 млн установок в Edge. Издатель Starlab Technology в 2023‑м выпустил ещё пять дополнений. Два из них — полноценный шпион. Флагман — WeTab с ~3 млн установок: собирает все посещённые URL, поисковые запросы, клики, отпечаток браузера и поведение на страницах и в реальном времени шлёт это на 17 доменов (восемь — Baidu в Китае, семь — WeTab, плюс Google Analytics). На момент публикации и Koi, и THN отмечают: WeTab в каталоге Edge всё ещё доступен. Это даёт злоумышленникам рычаг — в любой момент можно дотянуть до того же RCE‑бэкдора.

 

Koi также связали ShadyPanda с более ранними волнами: в 2023‑м — «обои и продуктивность» (145 расширений в двух магазинах), где трафик монетизировали через подмену партнёрских меток и сбор поисковых запросов; позже — перехват поиска через trovi[.]com и эксфильтрация cookie. Во всех случаях ставка одна: после первичной модерации маркетплейсы мало отслеживают поведение расширений — именно туда и била вся стратегия «тихих обновлений».

Пятёрка расширений с RCE‑бэкдором уже удалена из Chrome Web Store; WeTab при этом остался в магазине аддонов для Edge. Google в целом подчёркивает, что обновления проходят процедуру проверки, что отражено и в документации, но случай ShadyPanda показывает: одной точечной модерации на входе недостаточно.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru