Стилеры выходят на новый уровень: автоматическое ИИ‑профилирование
Введение: о базовых функциях стилера
На теневых площадках стали появляться стилеры со встроенной функцией автоматического ИИ‑профилирования скомпрометированных систем. Команда BI.ZONE Threat Intelligence зафиксировала два таких объявления: о Windows‑стилере Bee Stealer и комплексном macOS‑агенте AVENGER.
Стандартный набор функций современных стилеров практически не менялся годами. Базовый профиль сбора данных включает:
- Браузерные данные — пароли, cookie‑файлы активных сессий, данные автозаполнения, история, сохраненные данные банковских карт.
- Криптоактивы — браузерные расширения кошельков, десктопные кошельки, данные аккаунтов криптобирж.
- Мессенджеры и почта — сессии Telegram (данные tdata), Discord, WhatsApp
, Viber, почтовые клиенты Outlook, Thunderbird. - SSH‑ключи, файлы конфигурации, учетные данные облаков, менеджеры паролей (KeePass, Bitwarden и другие), FTP‑доступы.
- Файлы и окружение — сбор документов по маскам из пользовательских каталогов, скриншоты, снимки веб‑камеры, данные о системе.
При этом современные стилеры поддерживают более 100 версий браузеров и обходят актуальные механизмы защиты, включая App‑Bound Encryption в Chrome, что уже стало стандартом. Кроме того, в функциональность стилеров входят закрепление в системе, подмена адресов в буфере обмена (клиппер) и возможность самоудаления ВПО.
Отдельно стоит отметить относительно новую, но уже устоявшуюся функцию — сбор данных ИИ‑агентов. Современные версии стилеров выгружают аутентификационные данные и историю чатов из ИИ‑ассистентов для разработчиков и LLM‑клиентов. Ценность таких данных заключается в следующем: скомпрометированные сессии перепродаются как доступ к платным подпискам и API‑ключам, а истории диалогов могут содержать исходный код, внутренние документы, токены и учетные записи, оставленные пользователем в переписке с ИИ‑агентом. Тем самым такие данные раскрывают для атакующего дополнительную информацию о жертве и ее предполагаемом работодателе.
И вот на фоне всех этих возможностей появляется следующая ступень развития — автоматическое ИИ‑профилирование.
Стилеры нового поколения
Как работает ИИ‑профилирование: полученные данные пропускаются через языковую модель, которая формирует краткий отчет о пользователе скомпрометированного устройства.
В Bee Stealer значительная часть собранного лога обрабатывается нейросетью на стороне панели оператора, а результат сохраняется в файлы ProfileRu.txt и ProfileEn.txt.
В отчете автоматически заполняются поля с описанием предполагаемой профессии жертвы, сферы интересов, посещаемых ресурсов и назначения ключевых доменов из лога. Разработчик ВПО приводит пример, в котором скомпрометированный пользователь описан как «IT‑специалист и веб‑разработчик с интересом к безопасности» с указанием связанной с разработкой активности и отобранных доменов.
В многофункциональном ВПО для macOS AVENGER анализируются история браузера, содержимое терминала, сообщения, почта и файлы конфигурации, а на их основе выстраивается профиль жертвы с указанием места работы, используемых банков, бирж и криптоактивов.
Новые возможности атакующего
Новая функция позволяет атакующему ускорить работу с массивами логов, которые могут содержать тысячи cookie‑файлов, учетных записей и доменов. Оценивать вручную, какой профиль был собран (рядового пользователя или сотрудника с доступом к инфраструктуре организации), долго. Таким образом, ИИ‑профилирование решает сразу несколько задач:
- Ускоряет обработку массива логов.
- Позволяет приоритизировать и сортировать жертв с корпоративными доступами, разработчиков, держателей крупных криптоактивов до того, как скомпрометированная сессия перестанет быть актуальной, а пользователь успеет отреагировать и сбросить учетные данные.
- Формирует отчет‑досье, подходящий для вторичной продажи: логи можно сортировать и продавать целевым покупателям как «доступ к разработчику» или «доступ к финансам», а не в виде необработанного массива данных.
- Снижает требования к квалификации атакующего: ему больше не нужно оценивать, какие именно данные были собраны и какова их стоимость.
Вывод и прогноз
ИИ‑профилирование позволяет быстрее оценить ценность скомпрометированного устройства и приступить к эксплуатации добытых данных. Однако практические рекомендации по защите остаются прежними: при выявлении компрометации необходимо немедленно завершить активные сессии, отозвать токены и сбросить учетные данные. Поскольку лог анализируется атакующим уже после извлечения с устройства, следует контролировать и исходящий трафик в системе.
Появление нескольких объявлений о продаже стилеров с функцией ИИ‑профилирования указывает на наиболее вероятный вектор развития подобных вредоносных инструментов. А именно — переход от профилирования жертвы к автоматизации самой атаки, где ИИ сам подбирает дальнейший способ монетизации полученных данных: угон приоритетных сессий, восстановление доступа через украденные токены, вход в корпоративные сервисы или рассылка фишинга от имени скомпрометированного сотрудника.
Чтобы эффективно обезопасить компанию и быть на шаг впереди киберпреступников, важно отслеживать подобные изменения киберландшафта. Все самое важное о киберугрозах — записи прямых эфиров, исследования и статьи — собраны в разделе Threat Zone.