Эксперты Eset обнаружили в Китае новую угрозу

Эксперты Eset обнаружили в Китае новую угрозу

Компания Eset сообщает об обнаружении потенциально вредоносных модулей в популярном менеджере загрузок Xunlei (Thunder). Компоненты этой программы собирают информацию без ведома пользователя, а также устанавливают дополнительные приложения на Android-устройства.

Семейство данных компонентов детектируется решениями Eset NOD32 под общим названием Win32/Kankan.

Xunlei (в переводе с китайского – «гром» или «удар молнии») – файлообменный клиент, разработанный китайской компанией Thunder Networking Technologies. Сегодня сайт Xunleiежемесячно посещают более 400 млн человек, а по количеству активных пользователей он опережает даже известный файлообменный клиент uTorrent.

В середине августа эксперты Eset обратили внимание на компоненты Xunlei, в поведении которых был замечен необычный функционал. Помимо возможностей, привычных для менеджера загрузок, Xunlei содержит потенциально вредоносные компоненты, используемые в качестве бэкдоров (от англ. backdoor, «черный ход»).

Эти компоненты осуществляют скрытую загрузку и установку на компьютер пользователя дополнительного ПО, а также пересылают информацию о системе на удаленный сервер. Кроме того, специалисты Eset обнаружили модуль, который может устанавливать приложения не только на сам ПК, но и на подключенное к нему устройство под управлением ОС Android. Все эти действия осуществляются без ведома пользователя.

Следует отметить, что данные компоненты подписаны цифровым сертификатом компании-разработчика Xunlei Networking Technologies, что придает им статус доверенных файлов.

Тщательный анализ компонентов загрузчика показал, что для их запуска и обеспечения «выживаемости» в системе был использован пакет решений Microsoft Office.

Когда пользователь запускает одно из приложений этого программного пакета – Word, Excel или любое другое, – то в память, маскируясь под плагин этого приложения, подгружается специальная динамическая библиотека (dll, dynamic-link library) загрузчика Xunlei.

Эта библиотека содержит функционал бэкдора, с помощью которого она отправляет информацию об ОС пользователя на удаленный сервер. Кроме того, библиотека может распознавать программное обеспечение, способное отследить ее сомнительную активность.

Другой запускаемый компонент Xunlei – своего рода «апдейтер» – осуществляет загрузку на компьютер пользователя сторонних исполняемых файлов с их дальнейшей активацией. После выполнения этих действий запускается последний компонент, т.н. «сервис», отвечающий за исполнение различных команд.

Особый интерес представляет команда installphoneapp, применяемая для загрузки мобильных приложений (apk-файлов) с последующей установкой на Android-устройство, подключенное к компьютеру по USB. Данные приложения, в том числе, имеют рекламную направленность. Эти действия также совершаются в скрытом режиме.

 

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Сбер разработал комплексную модель угроз для ИИ

Эксперты Сбера разработали модель угроз для искусственного интеллекта (включая генеративный ИИ), охватывающую все этапы жизненного цикла таких систем — от подготовки данных до интеграции в приложения.

Документ опубликован на портале киберграмотности Сбера «Кибрарий». Он не привязан к конкретной отрасли и предназначен для оценки потенциальных уязвимостей, адаптации защитных механизмов и минимизации рисков.

В исследовании описаны 70 угроз, связанных с применением как предиктивных, так и генеративных моделей ИИ. Особое внимание уделено рискам, возникающим при использовании генеративных систем, чье распространение стремительно растёт. Для каждой угрозы определены затрагиваемые свойства информации — конфиденциальность, целостность и доступность, а также объекты воздействия, будь то обучающие датасеты или модели с открытым исходным кодом. Модель включает схему взаимодействия таких объектов и их детальное описание.

«Сбер активно применяет технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессах и глубоко понимает возникающие угрозы. В ответ на эти вызовы мы создали первую в России модель киберугроз, охватывающую весь спектр рисков, связанных с разработкой и использованием ИИ. Этот документ позволит организациям любой сферы — от финансов до госструктур и промышленности — системно оценивать уязвимости, настраивать защитные меры и снижать возможные потери», — отметил вице-президент Сбера по кибербезопасности Сергей Лебедь.

Ключевые риски при использовании ИИ — это принятие ошибочных решений и утечки данных, использованных при обучении моделей. Кроме того, ИИ активно используют киберпреступные группировки в своих целях.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru