APT28 Hacker’lar, AI ile Saldırı Tekniklerini Geliştiren İlk LLM ile çalışan kötü amaçlı yazılımları ortaya çıkarın


Ukrayna’nın Bilgisayar Acil Müdahale Ekibi (CERT-UA), Lamehug’un ortaya çıktığını açıkça bildirdi ve büyük dil modeli (LLM) yeteneklerini doğrudan saldırı zincirine gömmek için açılış kötü amaçlı yazılım olarak işaretledi.

Bu kampanya, bakanlık temsilcilerinden iletişim olarak maskelenen kimlik avı e -postaları aracılığıyla Ukrayna hükümet yetkililerini hedefliyor.

Bu e-postalar, ekstraksiyon üzerine yürütülen “додаток.pdf.zip” gibi Pyinstaller derlenmiş Python yürütülebilir ürünler içeren zip arşivleri sunar.

CERT-UA, operasyonu Rusya’nın GRU birimine 26165 ile bağlantılı bir tehdit oyuncusu olarak da bilinen APT28’e bağlar.

Keşif ve atıf

Analiz, API kimlik doğrulaması için yaklaşık 270 sarılma yüz belirteçini kullandığını ve bunu devlet destekli siber casuslukta LLM silahlanmasının bir kavram kanıtı (POC) araştırması olarak çerçevelediğini gösteriyor.

Kötü amaçlı yazılımların, gelişmiş gizleme veya kaçaklama taktiklerinden yoksun olan basit kodu, Ukrayna’ya konuşlandırılmasıyla birlikte Rus siber araçlar için bilinen bir test alanı, tamamen operasyonel niyetten ziyade deneysel olduğunu göstermektedir.

“Додаток.pif”, “save_document.py”, “ai_generator_uncensored_canvas_pro_v0.9.exe,” ai_image_generator_v0.95.exe, ”ve“ image.py ”, eksfiltrasyon yöntemleri, undersing devam eden tanımlama.

Apt28 hacker
Ek.pif.pdf

Özünde, Lamehug, Base64 kodlu istemlerden gerçek zamanlı komutlar oluşturmak için Huging Face’in API’sı yoluyla QWEN2.5-Coder-32B-In-Engruct LLM’den dinamik keşif ve veri hasatını sağlıyor.

Örneğin, “додаток.pif” varyant, C: \ ProgramData \ Info’da bir dizin oluşturmak ve WMIC aracılığıyla donanım özelliklerini, görev listesi ile işlem listeleri, ipconfig aracılığıyla ağ yapılandırmalarını ve Active Directory numaralandırmalarını eksfiltration için bir metin dosyasına yerleştirme istemlerini kullanır.

Başka bir istem, belgeler, indirmeler ve masaüstü gibi kullanıcı dizinlerinden ofis belgelerinin, PDF’lerin ve metin dosyalarının özyinelemesini yönlendirir.

Teknik Yenilikler

AI görüntü jeneratörleri olarak gizlenen varyantlar, akış AI API’leri ile gizli bir şekilde arayüz oluştururken ve arka plan veri toplama yürütürken kullanıcıları cezbetmek ve kullanıcıları cezbetmek için “kıvrımlı çıplak kadın oturan, uzun güzel bacaklar, ön görünüm, tam vücut görünümü, görünür yüz” görüntüleri üretme gibi kışkırtıcı istemler kullanıyor.

Kötü amaçlı yazılım akışı, LLM’ye önceden tanımlanmış istemler göndermeyi, özel komut dizileri almayı ve bunları hemen CMD.EXE üzerinden yürütmeyi, SystemInfo, CPU/bellek metrikleri, disk detayları, MAC/IP adresleri, kullanıcı grupları ve reklam yapılarında kapsamlı zeka toplantısını kolaylaştırmayı içerir.

Exfiltration varyant olarak değişir: “image.py”, “додаток.pif” adlı kimlik bilgilerini kullanarak 144.126.202.227:22’ye veri yüklemek için SFTP kullanır.[.]com/slpw/up.php.

Apt28 hacker
image.py istemleri

Cato Networks raporuna göre, bu LLM güdümlü yaklaşım, dinamik olarak üretilen komutlara karşı imza tabanlı tespit falters, ağ trafiği meşru AI API çağrıları taklit ediyor ve davranışsal analitik, LLM ile çalışan anomaliler için yeni sezgisel tarama talep ediyor.

Güvenlik önerileri, Gölge AI kontrollerini, onaylanmış LLM erişimini, gerçek zamanlı veri kaybını önleme ve CATO CASB gibi araçlar aracılığıyla görünürlüğü vurgular.

Ağ korumaları, ML tabanlı kötü amaçlı yazılım algılama, DNS güvenliği ve AI platformlarına odaklanan uygulama kontrollerini içerir.

Genişletilmiş algılama ve yanıt (XDR) çözümleri AI/ML tehdit avını, otomatik olay korelasyonunu ve tek tıklamayla iyileştirmeyi sağlarken, sıfır-tröst ağ erişimi (ZTNA) mikrodmentasyon lateral hareketi engeller.

Lamehug, AI-Augmented siber tehditlere doğru bir paradigma kaymasına işaret ediyor ve APT28’in POC’su muhtemelen daha rafine yinelemeleri önceden gösteriyor.

Güvenli Erişim Servisi Edge (SASE) platformlarını benimseyen kuruluşlar, entegre davranışsal analiz ve AI-bilen savunmalar yoluyla bu evrimlere karşı koymak için daha iyi donanımlıdır.

Uzlaşma Göstergeleri (IOCS)

MD5 SHA256 Dosya adı
ABE531E9F1E642C47260FAC40DC41F59 766c36d6a4b00078a0293460c596764fcd788da8c1cd1df708695f3a15b777 Tamamlayıcı[.]pif
3CA2AAF204611F3314D802C8B794AE2C D6AF1C9F5CE407E53EC73C8E7187ED804FB4F80CF8DBD6722FC69E15E135DB2E Ai_generator_uncensored_canvas_pro_v0.9[.]exe
f72c45b658911ad6f5202de555ba6ed5c bdb3bbb4ea1184b15f6e5c974136e6294aa87459cdc276ac25b1deaa3 Ai_image_generator_v0.95[.]exe
81CD20319C8F0B2CE499F9253CE0A6A8 384e8f3d300205546fb8c9b9224011b3b3cb71adc994180ff55e1e6416f65715 İmaj[.]py

Find this News Interesting! Follow us on Google News, LinkedIn, & X to Get Instant Updates!



Source link