Хитрый троян-майнер прыгает через воздушный зазор с драйвером в кармане

Хитрый троян-майнер прыгает через воздушный зазор с драйвером в кармане

Хитрый троян-майнер прыгает через воздушный зазор с драйвером в кармане

Эксперты Trellix выявили новую, скрытную криптоджекинг-кампанию. Анализ показал, что атакующий Windows-машины зловред умеет самостоятельно распространяться через съемные носители, притом даже в физически изолированных средах.

Для обхода традиционной защиты режима пользователя и оптимизации ресурсов жертвы для майнинга применяется техника BYOVD: троян устанавливает в систему уязвимый драйвер ядра.

Цепочку заражения запускает хорошо известная приманка в виде кряка премиум-софта. В инсталляторе для Windows сокрыт дроппер, развертывающий целевого зловреда — тулкит Explorer.exe (результат VirusTotal на 19 февраля — 37/72).

Он работает, как конечный автомат, поведение которого определяют параметры командной строки, и умеет выполнять функции установщика, сторожа, менеджера полезной нагрузки, гасителя процессов.

Все необходимые инструменты Explorer.exe содержатся во встроенном архиве. Зловред распаковывает их в папку локального пользователя с атрибутами hidden или system, выдавая за известные приложения.

Так, за фейковым Microsoft Compatibility Telemetry.exe скрывается загрузчик криптомайнера, за kernel32 .dll — XMRig, за explorer .exe — убийца одноименного фантомного процесса.

 

Особый интерес у исследователей вызвали многочисленные сторожевые процессы (edge.exe,wps.exe, ksomisc.exe), запускаемые в произвольном порядке с помощью кастомного генератора случайных чисел. Это клоны контроллера (Explorer.exe), которые помогают ему и друг другу быстро восстановиться в случае сбоя или неожиданного завершения.

Пришлый WinRing0x64.sys версии 1.2.0 уязвим к эксплойту CVE-2020-14979. Он устанавливается и запускается в системе как служба режима ядра.

Характерной особенностью нового трояна является его способность распространяться через флешки и внешние диски. Специальный модуль отслеживает нотификации WM_DEVICECHANGE и события DBT_DEVICEARRIVAL и при подключении устройства копирует на него Explorer.exe, создавая скрытую папку и маскировочный LNK-файл, чтобы спровоцировать запуск на другом компьютере.

В коде вредоноса найдены артефакты, свидетельствующие о том, что его автор — поклонник аниме. Так, рабочие режимы обозначены 002 Re:0 (запуск основных задач), 016 (проверка и поддержка работоспособности криптомайнера), barusu (завершение процессов, удаление файлов).

Обнаружена также мина с часовым механизмом: троян сверяет системную дату с вшитым дедлайном — 23 декабря 2025 года, и при превышении сворачивает свою активность. Возможно, новое оружие пока тестируется и совершенствуется; в пользу этой гипотезы говорит также единственный найденный в декабре активный майнер.

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