Новый образец Agent Tesla атакует Windows в фишинговых рассылках

Новый образец Agent Tesla атакует Windows в фишинговых рассылках

Новый образец Agent Tesla атакует Windows в фишинговых рассылках

Фишинговая кампания, замеченная недавно исследователями по информационной безопасности, доставляет жертвам новый вариант старого трояна, открывающего злоумышленникам удалённый доступ (RAT). Основная цель операторов вредоноса — выкрасть имена пользователей, пароли и другую конфиденциальную информацию.

Речь идёт о зловреде Agent Tesla, который впервые попался специалистам в 2014 году. Создатели трояна делали изначальный упор на кражу учётных данных из Windows. Для этого вредоносная программа использовала кейлогер, отправляющий каждое нажатие клавиши жертвы злоумышленнику.

В новом исследовании компании Fortinet эксперты описывают новый вариант Agent Tesla, который доставляется на компьютеры пользователей посредством фишинговых электронных писем. Сами письма замаскированы под деловую переписку и содержат вложение в виде файла формата Microsoft Excel.

Само собой, в документе есть вредоносный макрос, который при запуске скачивает и устанавливает в систему жертвы Agent Tesla. В целом цепочка заражения состоит из множества ступеней: загрузки файлов PowerShell, запуск скрипта VBS и создания запланированного задания (позволяет маскировать мониторинг активности пользователя). Проанализированный специалистами образец пингует оператора каждые 20 минут.

Помимо этого, вредоносная программа вполне успешно шерстит по Bitcoin-кошелькам жертв и модифицирует адрес, по которому атакованный пользователь пытается перевести криптовалюту. Интересно, что на киберпреступных форумах можно приобрести лицензию на использование Agent Tesla всего за 15 долларов.

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

Спрос на услуги по безопасности генеративного ИИ активно растет

По данным Swordfish Security, за услугами по безопасности больших языковых моделей (LLM Security) в 2024 году обращались 35% заказчиков. Спрос на такие услуги растет прямо пропорционально внедрению подобных инструментов в бизнес-практику.

В 2025 году такая практика будет только расширяться, поскольку генеративный интеллект, прежде всего, большие языковые модели, будут внедряться все более активно. В будущем году уровень проникновения генеративного ИИ составит не менее 40%, а к 2030 году может достигнуть и 90%.

Как отметил директор по развитию бизнеса ГК Swordfish Security Андрей Иванов, рост интереса к безопасности больших языковых моделей стал одной из главных тенденций 2024 года. Недооценка таких рисков чревата серьезными проблемами. Среди таких рисков Андрей Иванов инъекции вредоносного кода в промпт, уязвимости в цепочках поставок, выдача ошибочной информации за истину на этапе обучения модели и даже кража модели злоумышленниками.

«В бизнесе используют большие модели для распознавания текста, анализа данных, предиктивной аналитики, поиска, оценки ресурса механических узлов промышленных агрегатов и многого другого. Многие отрасли, та же ИТ, активно используют ИИ-помощников. Например, в DevSecOps мы обучили и применяем модель, которая может анализировать и приоритизировать большой объем уязвимостей кода, таким образом освобождая время для квалифицированных инженеров для других, более сложных и творческих задач, — комментирует Андрей Иванов. — Критичным может оказаться, например, некорректная работа виртуальных ассистентов, которые могут влиять на клиентские решения, аналитику, дающую ошибочную информацию в цепочке поставок. Существуют атаки, отравляющие данные или позволяющие получить конфиденциальную информацию, и так далее. К этому стоит относиться как к любой информационной системе, влияющей на бизнес-процесс и проводящей, в случае компрометации, к потерям репутации и убыткам».

Внедрение ИИ требует корректировки корпоративных политик ИБ. Важно делать акцент на безопасности, а разрабатывать модели необходимо в соответствие с практиками разработки безопасного ПО, анализируя исходный код и зависимости, ответственно относиться к контролю доступа к источникам данных и стараться использовать доверенные алгоритмы обучения, уверен Андрей Иванов. Также важно учитывать то, что многие большие языковые модели используют облачную архитектуру, а это создает угрозу утечки конфиденциальных данных.

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