Геймеров массово заражают Vidar 2.0 через фальшивые читы на GitHub

Геймеров массово заражают Vidar 2.0 через фальшивые читы на GitHub

Геймеров массово заражают Vidar 2.0 через фальшивые читы на GitHub

Игровое сообщество снова оказалось удобной мишенью для распространителей зловредов. Исследователи Acronis TRU обнаружили крупную кампанию, в которой вредоносный софт распространяют под видом бесплатных читов для популярных онлайн-игр. По их данным, для этого использовались сотни GitHub-репозиториев, а реальный масштаб может быть ещё больше — вплоть до тысяч страниц с вредоносными загрузками.

Главным героем этой истории стал Vidar Stealer 2.0 — новая версия хорошо известного инфостилера.

Acronis называет эту кампанию его фактическим первым массовым появлением в реальных атаках. Исследователи связывают рост активности Vidar 2.0 с тем, что по другим заметным стилерам (вроде Lumma и Rhadamanthys) в последнее время серьёзно ударили правоохранители. Освободившуюся нишу, похоже, быстро занял именно Vidar.

Сценарий атаки построен довольно хитро. Пользователя заманивают обещанием бесплатного чита, прячут ссылку за красивыми картинками и ведут через несколько промежуточных сайтов, чтобы затруднить автоматическое выявление цепочки заражения.

 

В качестве площадок для приманки фигурируют GitHub и Reddit, а значит, всё выглядит достаточно «привычно» для аудитории, которая и без того часто качает что-то не из самых официальных источников.

 

На геймеров такая схема рассчитана не случайно. Исследователи прямо называют их идеальными целями: они чаще других готовы скачивать сторонний софт, игнорировать предупреждения и запускать программы с сомнительным происхождением, если те обещают преимущество в игре. Плюс игровые аккаунты сегодня часто стоят вполне реальных денег из-за скинов, цифровых предметов и привязанных платёжных данных.

Сам Vidar 2.0 стал заметно злее прежних версий. По данным Acronis и Trend Micro, он получил многопоточную архитектуру, стал быстрее собирать данные и активнее использовать полиморфные сборки, из-за чего разным антивирусам сложнее ловить его по сигнатурам.

Вредонос интересуют логины, cookies, данные автозаполнения, криптокошельки, Azure-токены, Telegram, Discord, FTP- и SSH-учётные данные. Кроме того, зловред делает скриншот рабочего стола и проверяет, не запущен ли он в песочнице или виртуальной машине, чтобы избежать анализа.

ИИ заполонил хакерские форумы и начал раздражать самих киберпреступников

Форумы «чёрных» хакеров и киберпреступников заполонил контент, сгенерированный нейросетями. Его активно продвигают владельцы площадок, нередко на платной основе. Однако самих пользователей таких форумов всё сильнее раздражают большие объёмы низкокачественного ИИ-контента.

К такому выводу пришли исследователи из Эдинбургского университета. Они проанализировали почти 100 тыс. переписок с хакерских форумов, посвящённых искусственному интеллекту, за период с ноября 2022 года — момента выхода первой публично доступной версии ChatGPT — до конца 2025 года.

Как оказалось, пользователей раздражает вмешательство ИИ-ассистентов, которых продвигают владельцы площадок, а также большое количество контента, созданного нейросетями. Кроме того, появление ИИ-резюме в поисковых системах привело к снижению посещаемости форумов.

Между тем такие форумы выстраивали свою репутацию годами. Эти площадки стали не только местом поиска заказов, обмена инструментами и торговли массивами украденных данных, но и пространством для обычного общения. Однако всё чаще пользователи не пишут посты сами, а делегируют это ИИ-ассистентам. Это раздражает тех, кто приходит на такие форумы именно за живым взаимодействием.

Злоумышленники также пытаются использовать искусственный интеллект в атаках. В некоторых сценариях это действительно даёт заметный эффект — например, при автоматизации операций социальной инженерии или генерации фишинговых сообщений. В таких случаях ИИ позволяет даже в массовых атаках повысить конверсию до уровня, который раньше был характерен скорее для целевого фишинга.

Авторы исследования также указывают на активное применение ИИ в схемах с ботами в мессенджерах и мошенничестве на сайтах знакомств, где используются дипфейки и образы несуществующих людей.

Однако при написании вредоносного кода с помощью ИИ результаты, как правило, не впечатляют — примерно так же, как и при создании легитимного кода. Качество обычно остаётся низким. А в случае хакерских инструментов ошибки и уязвимости, характерные для ИИ-сгенерированного кода, могут даже раскрывать инфраструктуру их авторов.

Пока исследователи не видят радикального эффекта от использования ИИ в киберпреступной среде. Особенно это касается заметного снижения порога входа. Также не зафиксировано существенного влияния ИИ на бизнес-модели и другие процессы таких сообществ — ни в положительную, ни в отрицательную сторону.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru