Cluster25: Российские хакеры используют недавнюю уязвимость в WinRAR

Cluster25: Российские хакеры используют недавнюю уязвимость в WinRAR

Cluster25: Российские хакеры используют недавнюю уязвимость в WinRAR

Исследователи из компании Cluster25 утверждают, что российские киберпреступники эксплуатируют недавно выявленную уязвимость в архиваторе WinRAR. Брешь помогает злоумышленникам проводить фишинговые кампании и собирать учётные данные жертв.

В опубликованном на днях отчёте Cluster25 пишет следующее:

«В атаках участвуют вредоносные архивы, использующие недавно обнаруженную дыру в WinRAR (версии до 6.23). Фигурирующая уязвимость отслеживается под идентификатором CVE-2023-38831».

В отправляемых жертвам архивах лежит PDF-файл, выступающий в качестве приманки. При открытии этого документа выполняется скрипт Windows Batch, а после него запускается ряд команд PowerShell, открывающих атакующим удалённый доступ к целевому хосту.

Ещё один PowerShell-скрипт отвечает за кражу данных, включая логины и пароли, сохранённые в браузерах Google Chrome и Microsoft Edge. Для извлечения и передачи информации киберпреступники используют легитимный веб-сервис webhook[.]site.

В Cluster25 предполагают, что за этими кибератаками может стоять группировка APT28 (она же Fancy Bear и Sednit).

CVE-2023-38831 примечательна тем, что её используют и в атаках на трейдеров, о которых сообщала Group-IB. Для злоумышленников она удобна тем, что позволяет удалённо выполнить код на устройстве.

Примерно в то же время была найдена другая брешь в WinRAR — CVE-2023-40477, получившая 7,8 балла по шкале CVSS.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Исследователи из трех американских университетов и команды Google DeepMind создали модель генеративного ИИ, способную после двухчасового аудиоинтервью сымитировать личность и поведение собеседника с точностью до 85%.

В контрольную выборку вошли 1052 добровольца разного возраста, пола, образования, достатка, национальности, вероисповедания и политических взглядов. Для всех были созданы индивидуальные программы-агенты одинаковой архитектуры.

Разработанный сценарий бесед включал обычные для социологических исследований вопросы, тесты «Большая пятерка» для построения модели личности, пять экономических игр («Диктатор», «Общественное благо» и проч.) и поведенческую анкету, составленную в ходе недавних экспериментов с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM).

Ответы испытуемых сохранялись в памяти для использования в качестве контекста. Спустя две недели добровольцам предложили пройти тот же опрос, и LLM смогла предугадать их реплики с точностью до 85%.

 

По мнению авторов исследования, их метод создания цифровых двойников — хорошее подспорье в изучении индивидуального и коллективного поведения. Полученные результаты также можно использовать в социологии и для выработки политических решений.

К сожалению, совершенствование ИИ-технологий — палка о двух концах. Попав в руки злоумышленников, подобный инструмент позволит создавать еще более убедительные дипфейки, чтобы вводить в заблуждение интернет-пользователей с корыстной либо иной неблаговидной целью.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru