«Гражданин, обновитесь»: анализ вредоносной кампании Falcon В песочницу Positive Technologies попал ничем не примечательный apk с именем mir-pay, поначалу принятый за скучную вариацию знакомого банковского трояна. При распаковке выяснилось, что ссылки внутри ведут не на случайный командный сервер, а на вполне легитимные сервисы для управления проектами. Фейковую страницу «обновите приложение» и следующую стадию полезной нагрузки зловред тянул прямо с досок популярных таск-трекеров. Самое любопытное в том, что публичная доска выдаёт лишнее. Видно, кому она принадлежит, когда создана карточка «vtb drop» и как часто автор обновляет фишинговые файлы. По этим следам аналитики раскрутили цепочку до атрибуции, и образец 2026 года неожиданно сошёлся с кампанией четырёхлетней давности. Выясним, как apk из песочницы вывел на след кампании Falcon, знакомой ещё по 2022 году.

🌐 Что такое DNS в локальной сети? Когда начинают изучать инфраструктурный пентест, многие воспринимают DNS просто как сервис, который переводит:

google.com → IP-адрес

Но внутри корпоративной сети DNS играет гораздо более важную роль.

📌 DNS (Domain Name System) — это система, которая помогает компьютерам находить друг друга по имени, а не по IP-адресу.

Например, вместо того чтобы запоминать:

192.168.1.15

можно обратиться к серверу по имени:

fileserver.company.local

или

dc01.company.local

Давайте представим компанию, где работают 500 сотрудников. Запомнить IP-адреса всех серверов невозможно. Именно поэтому практически вся корпоративная инфраструктура строится вокруг DNS. Через DNS пользователи находят: — Domain Controller — файловые серверы — веб-приложения — почтовые серверы — принтеры — внутренние сервисы 💀 Почему DNS интересен пентестеру? Потому что он может рассказать об инфраструктуре намного больше, чем кажется. Например, по DNS-именам можно узнать: — названия серверов — структуру домена — используемые сервисы — внутренние подсети — потенциально интересные цели для дальнейшего анализа 📌 Именно поэтому после попадания в локальную сеть пентестер старается понять не только: какие IP-адреса существуют, но и: какие имена скрываются за этими адресами.

DNS — один из первых источников информации при разведке внутренней сети. И чем лучше вы понимаете, как он работает, тем легче ориентироваться в чужой инфраструктуре.

#infra #ad #dns

⚡️ Что такое Blind XSS и как она работает Blind XSS (слепая межсайтовая скриптовая уязвимость) - это подвид хранимой (Stored) XSS. Её главная особенность: вредоносный JavaScript-код внедряется на одном ресурсе, а срабатывает в совершенно другом интерфейсе (часто внутреннем или административном), к которому у самого атакующего нет прямого доступа. Механизм уязвимости - Внедрение: Атакующий отправляет вредоносный скрипт через общедоступные формы, данные из которых сохраняются в систему. - Входной точкой могут быть поля обратной связи, тикеты техподдержки, имена при регистрации или даже HTTP-заголовки (например, User-Agent), если они записываются в логи. - Ожидание: Скрипт находится в базе данных в пассивном состоянии. Атакующий не получает мгновенного ответа от сервера и не знает, сработает ли его payload. Исполнение: Внутренний пользователь (администратор, модератор, сотрудник службы безопасности) открывает свою панель управления для проверки логов или тикетов. Если административное приложение выводит сохраненные данные в браузер без предварительной очистки, внедренный JavaScript-код выполняется в контексте сессии этого сотрудника. 🛠 Особенности тестирования Поскольку атакующий не видит админку и результат выполнения кода, стандартные методы вроде alert(1)здесь не работают. Для поиска Blind XSS применяются Out-of-Band (OOB) техники: - Внутрь payload закладывается логика отправки скрытого запроса на внешний хост, контролируемый тестировщиком. - Для автоматизации используются специализированные платформы (например, XSS Hunter или Interactsh). - Факт уязвимости подтверждается только тогда, когда на внешний сервер приходит обратный вызов (callback). Вместе с ним обычно передаются данные о внутреннем окружении: URL скрытой панели управления, DOM-структура страницы, IP-адрес и сессионные маркеры. 🛡 Способы защиты - Контекстное экранирование на выводе: Административные панели и системы работы с логами должны обрабатывать поступающие из базы данные так же строго, как и внешние. Все спецсимволы HTML должны преобразовываться в безопасные сущности перед рендерингом страницы. - Строгая политика CSP (Content Security Policy): Настройка политик во внутренних интерфейсах, запрещающая выполнение инлайновых скриптов и ограничивающая отправку запросов на неизвестные внешние домены. - Флаг HttpOnly для сессионных кук: Защита идентификаторов сессии от чтения через JavaScript, что предотвращает их кражу даже в случае успешного выполнения XSS. Привет!

🎶Как ИИ взламывает код быстрее, чем компании успевают его патчить Гонка кибервооружений вышла на новый виток. В центре внимания автоматический поиск уязвимостей. ИИ-модели начали массово находить баги, которые люди не замечали десятилетиями. 🔍Исследователи натравили Claude Mythos на популярный прокси-сервер Squid. Итог - обнаружена критическая уязвимость Squidbleed (утечка данных пользователей из памяти), которая сидела в коде… с 1997 года. Почти 30 лет ручных аудитов не находили ее. ⚡️Штаты и Китай уже вовсю делят этот рынок. В рамках американского Project Glasswing та же модель Mythos вскрыла уязвимости в куче засекреченных госсистем США всего за несколько часов. В ответ китайцы со своим ИИ Tulongfeng, уже якобы нашли более 3400 программных уязвимостей.

🟦ИИ на стороне врага. Хакеры активно юзают LLM, чтобы мгновенно разбирать чужой софт и штамповать эксплойты под свежие баги. Время между раскрытием уязвимости и первой атакой сократилось до минимума. В России за первые пять месяцев 2026 года в базе ФСТЭК уже зарегистрировано почти 4000 уязвимостей - это лавина, которая накрывает ИБ-отделы. 🟦ИИ-код от своих же. Разработчики пишут софт с помощью нейронок. Скорость кодинга выросла, но вместе с ней в корпоративные репозитории, Docker-контейнеры и API тоннами льется небезопасный код, который никто не проверяет. 🟦Главная проблема теперь - не найти баг, а успеть его закрыть. Компании тонут в отчетах сканеров. Голая оценка уязвимости по шкале CVSS больше не работает.

Рынок срочно перестраивается. Компании уже внедряют генеративный ИИ в свои системы управления уязвимостями (Vulnerability Management), чтобы хоть как-то автоматизировать разбор этого завала. 🦔 CyberYozh

Исследователи из Флоридского международного университета пробили защиту мультимодальных нейросетей одной картинкой. Команда собрала алгоритм JaiLIP, который математически перестраивает пиксели и сохраняет визуально нормальное изображение. Теперь хакерам хватает одного заражённого файла, чтобы обойти текстовые фильтры. ИИ читает графику через голые цифры, поэтому невидимый шум заставляет систему сносить встроенные ограничения. На тестах с популярной моделью BLIP-2 новый метод заставил ИИ выдать почти в 2 раза больше опасных ответов. Разработчики скормили нейросети ничем не примечательную фотографию светофора. Система проглотила наживку и подробно объяснила, как проехать на красный свет и не получить штраф. В стандартном режиме алгоритмы безопасности сразу рубят такие инструкции. Компании активно внедряют автоматизированных ботов, которые умеют распознавать графику. Небольшие команды часто выкатывают опенсорсные продукты вслепую и не ищут уязвимости. Злоумышленник просто кидает модифицированную картинку в обычный чат-бот, после чего ИИ по-тихому меняет логику работы.