Шпионский троян CastleRAT вступил в Steam-сообщество ради связи с C2

Шпионский троян CastleRAT вступил в Steam-сообщество ради связи с C2

Шпионский троян CastleRAT вступил в Steam-сообщество ради связи с C2

Объявившийся в марте этого года Windows-бэкдор CastleRAT существует в двух вариантах: один написан на Python, другой скомпилирован на C. Последний ловчее прячется в системе и обладает более широкими возможностями.

В компании Splunk (собственность Cisco) подвергли анализу пару C-образцов CastleRAT и выяснили, что для управления трояном используются специально созданные публичные профили Steam.

При запуске вредонос собирает системные данные (имя компьютера, имя пользователя, GUID машины, название продукта) и обращается к бесплатному сервису www[.]ip-api[.]com для получения IP-адреса жертвы. Собранная информация отсылается на C2-сервер в подтверждение успешного заражения.

Основной задачей CastleRAT является обеспечение удаленного шелл-доступа к хосту. Зловред также умеет по команде выполнять следующие задачи:

  • составление списка запущенных процессов;
  • кейлоггинг;
  • копирование истории браузера (Microsoft Edge, Google Chrome, Brave, Firefox);
  • кража учетных данных и адресов криптокошельков из буфера обмена;
  • захват экрана (скриншоты выполняются в фоне и с заданной периодичностью);
  • включение / выключение микрофона и веб-камеры;
  • вывод поддельного диалогового окна с целью заставить жертву совершить искомое действие (вбить команду, путь к файлу, учетные данные);
  • останов и повторный запуск браузера с нужными флагами (–mute-audio, –do-not-de-elevate и проч.) в обеспечение скрытного мониторинга и контроля пользовательских сессий;
  • повышение привилегий в обход UAC (с этой целью используется UUID службы Appinfo для запуска доверенного ComputerDefaults.exe на более высоком уровне);
  • загрузка и запуск (с помощью rundll32.exe) дополнительных плагинов.

Чтобы обеспечить себе постоянное присутствие в системе, CastleRAT создает запланированное задание на запуск своей копии при каждой загрузке Windows.

Использование Steam позволяет операторам зловреда скрыть C2-коммуникации в легитимном веб-трафике. Всю релевантную информацию (конфигурация, команды) они постят на страницах игрового комьюнити прямым текстом либо в виде ссылок.

 

Обмен вредоноса с C2 осуществляется с использованием RC4. Ключ для шифрования / расшифровки данных жестко прописан в коде CastleRAT.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru