Операция «ScopeCreep»: разработка вредоносного ПО русскоязычным злоумышленником

Этот разбор впервые опубликован в отчете OpenAI за июнь 2025 года⁠(открывается в новом окне).

Мы заблокировали группу учетных записей ChatGPT, которыми, судя по всему, управлял русскоязычный злоумышленник. Он использовал наши модели для помощи в разработке и доработке вредоносного ПО для Windows, отладке кода на нескольких языках и настройке инфраструктуры управления вредоносным ПО.

Злоумышленник демонстрировал знание внутреннего устройства Windows и соблюдал некоторые меры операционной безопасности. Поскольку в основе операции лежало использование игрового инструмента «прицел» со встроенным трояном и скрытных тактик, мы назвали ее «ScopeCreep».

Этот злоумышленник применял примечательный подход к операционной безопасности. Он регистрировал учетные записи ChatGPT с помощью временных адресов электронной почты и в каждой вел лишь один разговор — об одном небольшом улучшении своего кода. После этого он переставал пользоваться учетной записью и создавал новую.

Злоумышленник распространял вредоносное ПО ScopeCreep через общедоступный репозиторий кода, выдавая его за популярный легитимный инструмент Crosshair-X, который накладывает прицел поверх изображения в видеоиграх. Ничего не подозревающие пользователи, скачав и запустив вредоносную версию, активировали в своей системе загрузчик вредоносного ПО. Он скачивал с инфраструктуры злоумышленника дополнительные вредоносные файлы и запускал их.

Далее вредоносное ПО должно было запускать многоэтапный процесс: повышать привилегии, скрытно закрепляться в системе, уведомлять злоумышленника и похищать конфиденциальные данные, избегая обнаружения.

Злоумышленник использовал нашу модель для поэтапной разработки вредоносного ПО, постоянно обращаясь к ChatGPT с просьбами реализовать очередные конкретные функции. В ScopeCreep применялся целый ряд методов доставки, выполнения, обхода обнаружения и кражи данных, в том числе:

• Полезные нагрузки C2, разработанные для обхода сигнатурного обнаружения.

• Скрытное выполнение через подмену загружаемых DLL.

• Обфускация с помощью специально настроенной упаковки в Themida.

• Повышение привилегий и обход обнаружения.

• HTTPS через порт 80.

• Кража учетных данных и сеансов.

• Уведомление злоумышленника через Telegram.

• Маскировка трафика с помощью прокси.

Несмотря на меры операционной безопасности злоумышленника и механизмы обхода обнаружения в самом вредоносном ПО, мы выявили эту активность благодаря нашей системе обнаружения киберзлоупотреблений, работающей в широком масштабе. Мы скоординировали действия с хостинг-провайдером кода для удаления вредоносного репозитория и заблокировали все учетные записи ChatGPT, связанные с этой активностью.

Взаимодействия с моделью через эту группу учетных записей охватывали широкий спектр задач разработки. В одном случае злоумышленник предоставил фрагмент кода на Go, в котором у него возникли трудности с HTTPS-запросом, и попросил модель его отладить. В другом случае злоумышленник попросил помочь с выполнением команд PowerShell из Go для изменения настроек Защитника Windows: он искал способ программно добавлять исключения антивируса.

Типичные примеры этих действий можно соотнести с категориями LLM ATT&CK следующим образом:

• Использование LLM для компиляции файла python310.dll так, чтобы код злоумышленника выполнялся при каждом запуске python.exe: разработка с помощью LLM.

• Устранение ошибок с сертификатами SSL/TLS, предназначенными для обслуживания HTTPS-трафика на порту 80: разработка с помощью LLM.

• Перенос C2-сервера на базе Flask на WSGI-сервер, готовый к промышленной эксплуатации, с помощью модели: разработка с помощью LLM.

• Разработка команд PowerShell в Go для изменения настроек Защитника Windows и добавления исключений антивируса: обход обнаружения аномалий с помощью LLM.

• Отладка кода, который отправляет уведомление в подконтрольный злоумышленнику канал Telegram при компрометации новой жертвы: действия после компрометации с помощью LLM.

На данном этапе последствия ScopeCreep, возможно, удалось смягчить благодаря оперативному оповещению и тесному сотрудничеству с отраслевыми партнерами, которые смогли удалить вредоносный репозиторий. Мы заблокировали учетные записи OpenAI, которыми пользовался этот злоумышленник.

По нашей оценке, злоумышленник использовал наши модели в попытке ускорить разработку вредоносного ПО. Парадоксально, но это также позволило нам быстро выявить и пресечь угрозу — по всей видимости, еще на ранней стадии.

Возможности этого вредоносного ПО включают повышение привилегий, закрепление в системе, сбор учетных данных и удаленный доступ, однако особой новизной они не отличаются. Хотя это вредоносное ПО, вероятно, применялось в реальных атаках, а некоторые его образцы появились на VirusTotal, мы не обнаружили признаков широкого интереса к нему или его массового распространения.