#ParsedReport #ChatGPT #Translated
Autotext: (TI Report Analyser + ChatGPT + Auto Translate)

------
Инфостилеры Bee Stealer и AVENGER для Windows и macOS используют ИИ для анализа украденных данных и создания детализированных профилей жертв, определяя их место работы, интересы, используемые финансовые сервисы, криптоактивы и ценные учетные записи. Это позволяет операторам приоритизировать системы с высокой ценностью и перепродавать скомпрометированные логи как специализированный корпоративный, разработческий или финансовый доступ.
-----

Подпольные маркетплейсы рекламируют утилиты для кражи данных (stealers) для Windows и macOS, оснащенные автоматизированным профилированием жертв на основе ИИ. Идентифицированные инструменты — это семейство ВПО Bee Stealer для Windows и многофункциональный агент AVENGER для macOS. Вместо простого сбора данных эти инструменты анализируют украденную информацию и генерируют структурированные профили, описывающие предполагаемую профессию, интересы, работодателя, используемые финансовые сервисы, активы в криптовалюте и цели посещаемых доменов.

Bee Stealer обрабатывает значительную часть каждого собранного журнала с помощью нейронной сети, интегрированной в панель оператора. Полученная оценка сохраняется в файлах `ProfileRu.txt` и `ProfileEn.txt`, в которых содержатся поля, описывающие предполагаемую профессию, сферы интересов, посещаемые ресурсы и функции доменов. AVENGER выполняет сопоставимый анализ, используя историю браузера, содержимое терминала, сообщения, электронную почту и файлы конфигурации. Его результаты позволяют определить информацию о месте работы жертвы, используемые ею банки и криптовалютные биржи, а также связанные с ней криптоактивы.

Базовые возможности сбора данных остаются неизменными и соответствуют современным программам-информерам. Они включают пароли браузеров, файлы cookie активных сессий, данные автозаполнения, историю просмотров, сохраненные платежные карты, кошельки и аккаунты на криптобиржах, данные мессенджеров и электронной почты, ключи SSH, учетные данные облачных сервисов, базы данных менеджеров паролей, учетные данные FTP, документы, скриншоты, изображения с веб-камеры и системную информацию. Инфоры также нацелены на данные аутентификации и историю чатов из ИИ-ассистентов и клиентских приложений LLM, ориентированных на разработчиков, что может привести к раскрытию исходного кода, внутренних документов, API-ключей, токенов и учетных данных аккаунтов. Дополнительные функции включают закрепление, подмену буфера обмена для адресов криптовалют, поддержку множества версий браузеров, попытки обхода шифрования, привязанного к приложению Chrome (App-Bound Encryption), и самоудаление.

Профилирование с использованием ИИ позволяет операторам быстро расставлять приоритеты в отношении скомпрометированных систем, содержащих корпоративный доступ, учетные записи разработчиков или ценные финансовые активы, до того, как жертвы отзовут сессии или сбросят учетные данные. Это также позволяет категоризировать украденные журналы для перепродажи как специализированный доступ, например, доступ разработчика или финансовый доступ, а не продавать их в виде необработанного данных. Сообщаемая траектория развития предполагает, что в будущем программы-крадунки могут использовать ИИ не только для профилирования жертв, но и для выбора действий по монетизации, включая перехват сессий, восстановление доступа на основе токенов, вход в корпоративные сервисы и фишинг, проводимый через скомпрометированные учетные записи сотрудников.