Вредоносные рассылки Librarian Likho в России стали массовыми

Вредоносные рассылки Librarian Likho в России стали массовыми

Вредоносные рассылки Librarian Likho в России стали массовыми

Эксперты «Лаборатории Касперского» предупреждают корпоративных пользователей о новой вредоносной кампании с использованием имейл. Поддельные сообщения имитируют деловую переписку и снабжены вложением с именем под стать.

С начала ноября 2025 года злоумышленники отправили более 1 тыс. однотипных писем-ловушек, что может говорить об автоматизации рассылок. Разбор текущих атак выявил почерк Librarian Likho, криминальной группировки, действующей в России и странах СНГ уже несколько лет.

Исследователи также обнаружили, что набор вредоносных инструментов, заточенных под Windows, с лета мало изменился. Из новшеств замечены изменение схемы поиска C2 (ранее URL был вшит в код, а теперь динамически меняется), более умелый обход штатных средств защиты и исчезновение механизма поиска / кражи документов с целью шпионажа.

Распространяемые злоумышленниками фейковые письма, как и ранее, оформлены как предложение о сотрудничестве, запрос на предоставление информации либо отчет о платежах. Расширения прикрепленных файлов (.com) отправители на сей раз даже не пытаются замаскировать в расчете на неискушенность или невнимательность получателей.

Во вложении скрывается инсталлятор, который после запуска выгружает в папку временных файлов два архива формата .cab — 2.tmp и temp_0.tmp. После их распаковки (в одну и ту же директорию) жертве отображается документ-приманка и происходит запуск уже знакомого экспертам скрипта-загрузчика find.cmd.

 

Как оказалось, этот старый знакомый все же изменился — обрел возможность парсинга C2. В ходе выполнения вредоносный сценарий создает виртуальное окружение и переменные под адреса, которые он получает из файла url.txt и по очереди пускает в ход.

Отдаваемый C2 набор инструментов по-прежнему скачивается в виде запароленных архивов, выдаваемых за картинки (pas.jpg и bk.jpg). Для распаковки в систему с того же сервера загружается кастомная версия WinRAR — driver.exe.

Содержимое архивных файлов оседает в папке AppData\Roaming:

  • blat.exe помогает выводить данные через SMTP;
  • AnyDesk.exe обеспечивает удаленное управление хостом;
  • Trays.exe скрывает окна запущенных процессов;
  • dc.exe отключает Microsoft Defender;
  • wbpv.exe используется для получения паролей, сохраненных в браузерах;
  • mlpv.exe извлекает пароли их почтовых клиентов;
  • bat.bat используется для эксфильтрации паролей и обхода средств защиты данных.

Атаки, против обыкновения, проводятся не точечно, а ковровым способом; вредоносное послание может получить компания любого профиля. Эксперты зафиксировали инциденты в госсекторе, строительстве и промышленности.

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