Лоадер GuLoader обзавёлся функциональностью ухода от EDR-систем

Лоадер GuLoader обзавёлся функциональностью ухода от EDR-систем

Лоадер GuLoader обзавёлся функциональностью ухода от EDR-систем

Авторы вредоносной программы GuLoader добавили своему детищу ряд новых функциональных возможностей, которые теперь позволяют обходить защитные решения. Об изменении подхода к кибератакам рассказали исследователи из CrowdStrike.

«Новые техники антианализа опираются на сканирование выделенной для процессов памяти. Вредонос ищет любой след виртуальной машины», — гласит отчёт экспертов.

GuLoader, которого также называют и CloudEyE, представляет собой VBS-загрузчик. С его помощью киберпреступники распространяют трояны, открывающие удалённый доступ к заражённому устройству. Впервые зловред обнаружили в 2019 году.

В ноябре 2021-го специалисты зафиксировали атаки семейства JavaScript-вредоносов RATDispenser, в которых на компьютеры жертв сбрасывался GuLoader.

Один из последних образцов лоадера попал в руки исследователям из CrowdStrike. Как отметили эксперты, вредонос запускал трёхступенчатый процесс: VBScript доставлял пейлоад, отвечающий за проверки виртуальной среды, и только потом шелл-код внедрялся в память.

Упомянутый шелл-код со своей стороны также проводил проверки антианализа, после чего загружал финальную нагрузку.

«Зловред пытался уйти от дебаггинга на каждой стадии выполнения, выдавая ошибку в случае, если ему удавалось обнаружить попытки его анализа», — объясняют специалисты.

Одну из техник, которую использовали авторы GuLoader, эксперты называют «механизм внедрения избыточного кода». Она помогает вредоносу избегать хуков NTDLL.dll, которые встречаются в работе EDR-систем. Подробно такую технику рассматривают на видео ниже:

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