Много лет назад я делал игру ВКонтакте про домики. Одно общее изометрическое поле, где у каждого свой участок, на котором можно строить дом, выбирать его размеры, материалы, форму окон и крыши. И обставлять мебелью.
Поле было квадратным 100 на 100, соответственно у каждого квартала был номер по одной оси X от 0 до 99 и по другой Y от 0 до 99. По какой-то причине мне тогда нужно было сохранить это в одном числе как идентификатор квартала, и я подумал, что изобрёл гениальный способ: A = X*100 + Y. Извлечь обратно тоже было легко: поделить A на 100 и округлить вниз, это получался X. А потом Y = A - X*100. Например, квартал с координатами 13-29, собственно, так и записывался: 1329. Важно, что это математические операции, а не строковые. Они и сами по себе быстрее выполняются программой, и позволяют, например, удобно отсортировать участки.
Я считал себя очень умным, не зная тогда, что по сути изобрёл системы исчисления, и вообще подобный подход очень банален и прост. Мы куда чаще видим это в битовых масках, потому что и сама задача для двузначных свойств возникает чаще, и компьютер существенно быстрее работает с битами, но от того, какая там база системы исчисления, математический смысл не меняется. Если тебе надо записать в одно число несколько свойств, каждое из которых может быть в N значениях, то в это число должно влезать N*N*N... сколько там у тебя этих свойств. Ты пишешь первое свойство n1, потом прибавляешь n2*N, потом n3*N*N и так далее. Величины существуют в разных разрядах N-ричной системы исчисления, поэтому не пересекаются, и их можно разделить.
Игра, кстати, поначалу хорошо набирала пользователей, а потом перестала. Я думал, что она не интересная, и закрыл проект. А сильно позже уже выяснилось, что был баг в коде регистрации игрока, из-за чего новые приходить не смогли начиная с какого-то момента. В том самом коде, который извлекал координаты квартала из его идентификатора, да.
#dev
🛑 North Korea-linked hackers spread #malware across five open-source ecosystems.
1,700+ packages on npm, PyPI, Go, Rust, and PHP posed as dev tools but loaded infostealer and RAT malware, hidden inside normal functions, not install.
🔗 Read → https://thehackernews.com/2026/04/n-korean-hackers-spread-1700-malicious.html
🤖 IBM X-Force found AI-generated #malware Slopoly used by Hive0163.
The PowerShell backdoor persists for days, beacons every 30s, and runs commands from a remote C2. AI didn’t make it advanced — it made malware faster to build.
🔗 Read here → https://thehackernews.com/2026/03/hive0163-uses-ai-assisted-slopoly.html
The FBI warns ATM “jackpotting” caused over $20M in losses in 2025.
Since 2020, 1,900 incidents have been reported, including 700 last year. Attackers use #malware like Ploutus to bypass bank authorization via the XFS layer & trigger rapid cash-outs.
🔗 Read → https://thehackernews.com/2026/02/fbi-reports-1900-atm-jackpotting.html
👾 DOCGuard.
• Что нужно делать, если перед вами документ сомнительного происхождения? Ответ прост: проверить файлик через определенные инструменты или загрузить на специализированные ресурсы. Одним из таких ресурсов является DOCGuard, который проверит документ на наличие известных уязвимостей, подозрительных скриптов и ссылок на фишинговые ресурсы.
• Но тут немного не об этом. Ценность ресурса представляет совершенно другой функционал, который будет полезен пентестерам и специалистам в области информационной безопасности. У DOCGuard есть очень интересная страница с примерами вредоносных документов, которые не детектят большинство антивирусов, что позволяет мониторить новые техники и методы. Пользуйтесь: https://app.docguard.io/examples
#Malware
• Malware-Traffic-Analysis.net — широко известный в узких кругах ресурс, который позиционирует себя как хранилище заданий и викторин по анализу трафика. Есть задачки, которые размещены как на собственном сайте, так и на других ресурсах (задания-викторины, трафик на которые вообще лежит на гитхабе).
• На каждое задание представлен некоторый сценарий и описание того, что должно быть в отчёте: краткое описание, что произошло в ходе инцидента, сведения о жертве и индикаторы компрометации, такие, как IP-адреса, домены и URL-адреса, связанные с заражением, двоичные файлы вредоносного ПО. Есть много актуального материала за 2025 год:
➡️https://www.malware-traffic-analysis.net/2025/index.html
#ИБ#Malware
⚡ Google adding a 24-hour delay for installing #Android apps from unverified developers.
Users must enable developer mode, reboot, and confirm again after a day. This is meant to stop #malware and scams that trick users into disabling Play Protect or giving access.
🔗 Details here → https://thehackernews.com/2026/03/google-adds-24-hour-wait-for-unverified.html
📦 Malware Configuration And Payload Extraction.
• CAPE (Malware Configuration And Payload Extraction) — это автоматизированная система анализа вредоносного ПО с открытым исходным кодом.
• Песочница используется для автоматического запуска и анализа файлов, а также для сбора полной информации. Результаты анализа показывают, что делает вредоносное ПО во время работы внутри изолированной операционной системы (в основном ОС Windows).
• CAPE может получить следующие типы результатов:
- Следы вызовов Win32 API, которые выполнялись всеми процессами, порожденными вредоносным ПО;
- Файлы, которые были созданы, удалены и загружены вредоносной программой во время ее выполнения;
- Дампы памяти процессов вредоносного ПО;
- Трассировка сетевого трафика в формате PCAP;
- Снимки экрана рабочего стола Windows, сделанные во время работы вредоносной программы;
- Полные дампы памяти виртуальных машин.
• CAPE является "выходцем" из одной достаточно популярной песочницы Cuckoo Sandbox и предназначен для использования как в качестве автономного приложения, так и в качестве интегрированного решения в более крупные структуры благодаря своей модульной конструкции.
• Что можно анализировать:
- Общие исполняемые файлы Windows;
- DLL-файлы;
- PDF-документы;
- Документы Microsoft Office;
- URL-адреса и HTML-файлы;
- PHP-скрипты;
- CPL-файлы;
- Сценарии Visual Basic (VB);
- ZIP-файлы;
- Java-JAR-файл - Файлы Python;
- Почти все остальное.
• CAPE обладает мощными возможностями, которые благодаря модульности архитектуры позволяет создавать неограниченное количество различных сценариев.
➡ Документация есть вот тут: https://capev2.readthedocs.io/en/latest/
➡ Cтабильная и упакованная версия продукта: https://github.com/kevoreilly/CAPEv2
#Песочница#Malware
🐈SparkCat: OCR-воры криптокошельков в Google Play и App Store.
• В конце 2024 года исследователи "Лаборатория Касперского" обнаружили вредоносную кампанию, которую назвали SparkCat - это первый известный случай попадания стилера в App Store. Что примечательно, так это то, что SparkCat позволяет красть данные с фотографий, хранящихся на устройстве.
• Если совсем коротко, то логика работы вредоноса следующая:
➡В App Store и Google Play загружаются приложения, в которые встроен вредоносный SDK/фреймворк для кражи фраз для восстановления доступа к криптокошелькам. Вредоносный модуль для Android расшифровывал и запускал OCR-плагин на основе библиотеки Google ML Kit, с помощью которого распознавал текст на картинках в галерее устройства. По ключевым словам, получаемым с С2, троянец отправлял картинки на командный сервер. Вредоносный модуль для iOS был устроен схожим образом и также использовал библиотеку Google ML Kit для OCR.
• Кстати, из Google Play зараженные приложения скачали более242 000 раз. Еще было обнаружено, что SparkCat использовал для взаимодействия с С2 неопознанный протокол, реализованный на редком для мобильных приложений языке Rust. Согласно временным меткам в файлах зловреда и датам создания файлов конфигураций в репозиториях на GitLab, SparkCat был активен с марта 2024 года.
• Во время анализа Android-приложений было обнаружено, что С2-сервер в ответ на некорректные запросы возвращает описание ошибок на китайском языке. Это, а также имя домашней папки разработчика фреймворка, полученное в ходе анализа iOS-версии, дает основания полагать, что разработчик вредоносного модуля свободно владеет китайским языком.
• По итогу мы имеем следующую картину — злоумышленники крадут фразы для восстановления доступа к криптокошелькам, которых достаточно, чтобы получить полный контроль над кошельком жертвы для дальнейшей кражи средств. Гибкость зловреда позволяет ему воровать не только секретные фразы, но и другие личные данные из галереи, например содержание сообщений или пароли, которые могли остаться на скриншотах.
#SparkCat#Malware
🎬 Троянская «Белоснежка»: Как провальный фильм стал оружием хакеров
Фиаско Disney с новой «Белоснежкой» (1.6/10 на IMDb) не остановило киберпреступников – они превратили фильм в инструмент атак. Пираты распространяют вредоносное ПО, маскируя его под кодек для просмотра лже-копии картины.
🔹 Поддельный торрент → заражённый файл
🔹 Отключение защиты Windows
🔹 Связь с даркнет-сервером через TOR
❗ Берегитесь «бесплатных» фильмов – они могут стоить вам безопасности!
#Кибербезопасность#ТроянскаяБелоснежка#Malware#Хакеры
Interactive PDF Analysis (also called IPA) allows any researcher to explore the inner details of any PDF file. PDF files may be used to carry malicious payloads that exploit vulnerabilities, and issues of PDF viewer, or may be used in phishing campaigns as social engineering artefacts. The goal of this software is to let any analyst go deep on its own the PDF file. Via IPA, you may extract important payload from PDF files, understand the relationship across objects, and infer elements that may be helpful for triage of malicious or untrusted payloads.
IPA/README.md at main · seekbytes/IPA · GitHub
#PDF#PDFanalysis#Malware#Security