Сгенерированные ИИ видеоролики помогают раздавать инфостилеров на YouTube

Сгенерированные ИИ видеоролики помогают раздавать инфостилеров на YouTube

Сгенерированные ИИ видеоролики помогают раздавать инфостилеров на YouTube

По данным CloudSEK, последнее время количество вредоносного видео на YouTube ежемесячно увеличивается в 2-3 раза. Для создания таких приманок злоумышленники зачастую используют платформы Synthesia и D-ID, реализующие ИИ-технологии.

Поддельные видеоматериалы обычно рекламируют кряки популярных лицензионных продуктов — Photoshop, Premiere Pro, Autodesk 3ds Max, AutoCAD. Созданные средствами ИИ персонажи на разных языках рассказывают, каким образом загрузить и установить пиратский софт.

По ссылкам в описаниях загружаются в основном инфостилеры — Raccoon, RedLine, Vidar. Для распространения видеоприманок злоумышленники используют угнанные аккаунты YouTube, получая доступ с помощью учетных данных, утекших в Сеть или добытых посредством фишинга.

Каждый час из-под взломанных аккаунтов публикуется по 5-10 роликов. Для их продвижения используется черный SEO: к видеоматериалам добавляется множество разноязыких тегов, способных ввести в заблуждение алгоритм YouTube и заставить его вывести фальшивку в топ поисковой выдачи.

Значительный рост числа публикаций со ссылками на инфостилеров наблюдается на видеохостинге с ноября. Распространением зловредов на этой площадке занимаются так называемые трафферы (traffer) — чернорабочие с криминальным опытом, нанятые по объявлению в даркнете.

 

Ссылки для загрузки зловредов обычно маскируются с помощью редиректоров Bitly и Cuttly. Злоумышленники также активно используют облачный хостинг (MediaFire, Google Drive), GitHub и мессенджеры (Discord, телеграм-платформа Telegra.ph).

 

Активизация трафферов на YouTube по времени совпала с новым вбросом от разработчиков инфостилеров. За последние месяцы в интернете объявилось около десятка таких новобранцев, как Stealc и WhiteSnake.

Для снижения риска заражения пользователям советуют включить многофакторную аутентификацию (MFA), не кликать по ссылкам в письмах незнакомцев и воздержаться от скачивания / использования пиратского софта.

30-летняя уязвимость в libpng поставила под удар миллионы приложений

Анонсирован выпуск libpng 1.6.55 с патчем для опасной уязвимости, которая была привнесена в код еще на стадии реализации проекта, то есть более 28 лет назад. Пользователям и разработчикам советуют как можно скорее произвести обновление.

Уязвимость-долгожитель в библиотеке для работы с растровой графикой в формате PNG классифицируется как переполнение буфера в куче, зарегистрирована под идентификатором CVE-2026-25646 и получила 8,3 балла по шкале CVSS.

Причиной появления проблемы является некорректная реализация API-функции png_set_dither(), имя которой было со временем изменено на png_set_quantize(). Этот механизм используется при чтении PNG-изображений для уменьшения количества цветов в соответствии с возможностями дисплея.

Переполнение буфера возникает при вызове png_set_quantize() без гистограммы и с палитрой, в два раза превышающей максимум для дисплея пользователя. Функция в результате уходит в бесконечный цикл, и происходит чтение за границей буфера.

Эту ошибку можно использовать с целью вызова состояния отказа в обслуживании (DoS). Теоретически CVE-2026-25646 также позволяет получить закрытую информацию или выполнить вредоносный код, если злоумышленнику удастся внести изменения в структуру памяти до вызова png_set_quantize().

Уязвимости подвержены все версии libpng, с 0.90 beta (а возможно, и с 0.88) до 1.6.54. Ввиду широкого использования библиотеки пользователям настоятельно рекомендуется перейти на сборку 1.6.55 от 10 февраля 2026 года.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru