Атакующие мимикрируют под BI.ZONE, скрывая SSH-бэкдоры в Windows

Атакующие мимикрируют под BI.ZONE, скрывая SSH-бэкдоры в Windows

Атакующие мимикрируют под BI.ZONE, скрывая SSH-бэкдоры в Windows

Атакующие продолжают усложнять свою маскировку, мимикрируя теперь и под бренды из мира кибербезопасности. Команда BI.ZONE DFIR рассказала о серии инцидентов, в которых группировка Feral Wolf использовала подмену доменов и имён хостов, маскируя свою активность под легитимные сервисы и привычные для администраторов действия.

По словам специалистов, за последние месяцы им несколько раз попадался один и тот же приём: злоумышленники имитировали названия известных компаний и сервисов, чтобы их инфраструктура не вызывала подозрений при беглом анализе.

В одном из расследованных кейсов атакующие использовали домен формата *.bizone.dev, который визуально очень похож на название BI.ZONE. В другом случае они пошли ещё дальше и переопределили домен *.bi.zone прямо в SSH-конфигурации Windows, подменив его на IP-адрес своей инфраструктуры.

Для этого злоумышленники внесли изменения в файл
C:\Windows\System32\config\systemprofile\.ssh\config, прописав там вредоносный хост. В результате при обращении к «знакомому» имени фактически устанавливалось соединение с сервером атакующих.

Как отмечают эксперты BI.ZONE DFIR, SSH всё чаще используется не только для доступа, но и для туннелирования трафика к инфраструктуре злоумышленников. В данном случае через SSH был создан алиас, который позволял атакующим незаметно поднимать туннели и поддерживать постоянный канал связи.

Чтобы не потерять доступ, атакующие дополнительно создали планировщик задач в Windows с именем, маскирующимся под системную — User_Feed_Synchronization-{GUID}. Такая задача выглядела как стандартный механизм синхронизации RSS-лент и не вызывала подозрений.

На деле же она регулярно запускала ssh.exe, автоматически восстанавливая соединение с инфраструктурой атакующих и обеспечивая им постоянное присутствие в системе.

С точки зрения мониторинга и реагирования такие туннели обнаружить можно. Но проблема в другом: обычные администраторы, разработчики и аналитики могут просто не обратить внимание на «знакомые» домены, имена задач и привычные системные процессы.

Как подчёркивают эксперты, ключевая ставка здесь делается на доверие и визуальное сходство. Если что-то выглядит легитимным — это ещё не значит, что таковым является.

В BI.ZONE также поделились примерами признаков, на которые стоит обратить внимание специалистам по Threat Hunting, в том числе:

  • запуск ssh.exe в Windows с нетипичными портами,
  • планировщики задач, вызывающие SSH,
  • сетевые соединения SSH не на стандартный 22-й порт.

Эксперты советуют оставаться особенно бдительными к SSH-активности на Windows-системах и регулярно проверять конфигурационные файлы, даже если на первый взгляд всё выглядит привычно.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru