Каждое третье заражение стилером происходит сразу после скачивания файла

Каждое третье заражение стилером происходит сразу после скачивания файла

Каждое третье заражение стилером происходит сразу после скачивания файла

Злоумышленникам всё чаще не приходится взламывать системы или искать сложные уязвимости. Достаточно убедить человека скачать и запустить файл. К такому выводу пришли специалисты Kaspersky Digital Footprint Intelligence.

Эксперты проанализировали более 5 миллионов логов стилеров за 2025 год. Это архивы с украденными данными — паролями, файлами cookie, системной информацией и другими сведениями, которые похищают вредоносные программы.

Оказалось, что в 35% случаев заражение начиналось буквально через несколько секунд после загрузки файла из интернета. Стилер запускался из временной папки Windows C:\Users\AppData\Local\Temp, куда браузеры обычно помещают скачанные файлы до их сохранения пользователем.

Проще говоря, человек скачивал программу, активатор, мод для игры или другой файл из сомнительного источника и сам запускал вредоносное приложение.

Ещё в 32% случаев зловреды обнаруживались в каталоге Microsoft .NET Framework. По словам исследователей, это может указывать на использование более сложных техник маскировки, включая внедрение кода в легитимные процессы и подход Living off the Land, когда для вредоносных действий используются штатные инструменты Windows. Такое поведение характерно, например, для стилера Lumma.

Главными источниками заражения остаются пиратское ПО, нелегальные активаторы и файлы из недоверенных источников. Нередко злоумышленники даже убеждают пользователей самостоятельно отключить антивирус или другие защитные механизмы перед запуском программы.

По данным Kaspersky, в 2025 году количество заражений стилерами выросло на 59% по сравнению с предыдущим годом.

«Более чем в трети случаев стилеры запускались сразу после скачивания. Это показывает, что злоумышленникам часто не нужны сложные методы атаки — достаточно убедить пользователя открыть файл», — отметил эксперт Kaspersky Digital Footprint Intelligence Сергей Щербель.

Исследование ещё раз подтверждает старое правило кибербезопасности: самым уязвимым местом в системе зачастую остаётся не операционная система и не программа, а человек, который нажимает кнопку «Запустить».

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru