Mod trò chơi điện tử đang phát tán mã độc đánh cắp thông tin tiền điện tử mới 'Stealka': Kaspersky

cointelegraphXuất bản vào 2025-12-22Cập nhật gần nhất vào 2025-12-22

Tóm tắt

Một phần mềm độc hại mới có tên "Stealka" đang được phát tán thông qua các trang web giả mạo trông chuyên nghiệp, nguỵ trang dưới dạng cheat (gian lận), mod trò chơi (đặc biệt là Roblox) và bản crack phần mềm trên các nền tảng hợp pháp như GitHub. Phần mềm này nhắm mục tiêu đánh cắp dữ liệu từ hơn 100 trình duyệt web (như Chrome, Firefox), bao gồm thông tin tự động điền, thông tin đăng nhập và chi tiết thẻ thanh toán. Đặc biệt nguy hiểm, Stealka nhắm mục tiêu vào cơ sở dữ liệu của 115 tiện ích mở rộng, bao gồm 80 ví tiền mã hoá phổ biến (như Binance, Coinbase, MetaMask, Trust Wallet), trình quản lý mật khẩu và dịch vụ xác thực hai yếu tố (2FA). Ứng dụng nhắn tin, email và thậm chí cả ứng dụng VPN cũng bị đe doạ. Để tự bảo vệ, các chuyên gia bảo mật khuyến nghị sử dụng phần mềm chống vi-rút đáng tin cậy, tránh lưu mật khẩu trong trình duyệt và tuyệt đối tránh xa phần mềm lậu cũng như các bản mod game không chính thức.

Phần mềm độc hại mới nhắm mục tiêu vào ví tiền điện tử và tiện ích mở rộng trình duyệt trong khi ngụy trang dưới dạng cheat và mod trò chơi, theo hãng an ninh mạng Kaspersky.

Kaspersky báo cáo hôm thứ Năm rằng họ đã phát hiện một mã độc đánh cắp thông tin mới có tên "Stealka", nhắm mục tiêu vào dữ liệu người dùng Microsoft Windows.

Kể từ khi được phát hiện vào tháng 11, kẻ tấn công đã sử dụng phần mềm độc hại này để chiếm đoạt tài khoản, đánh cắp tiền điện tử và cài đặt trình đào tiền điện tử trên máy tính của nạn nhân trong khi ngụy trang dưới dạng bản crack, cheat và mod trò chơi điện tử.

Phần mềm độc hại này được phân phối thông qua các nền tảng hợp pháp như GitHub, SourceForge và Google Sites, và được ngụy trang dưới dạng mod trò chơi, đặc biệt là cho Roblox, và phần mềm crack cho các ứng dụng như Microsoft Visio.

Nhà nghiên cứu Artem Ushkov của Kaspersky cho biết, đôi khi kẻ tấn công còn tiến xa hơn, có thể sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo để tạo ra các trang web giả mạo toàn diện trông "khá chuyên nghiệp".

Một trang web giả mạo giả vờ cung cấp script Roblox, Nguồn: Kaspersky

Ví tiền điện tử và tiện ích mở rộng bị nhắm mục tiêu

Ushkov lưu ý rằng Stealka có "kho vũ khí khả năng khá rộng", nhưng đặc biệt nguy hiểm vì mục tiêu chính của nó là dữ liệu từ các trình duyệt được xây dựng trên engine Chromium và Gecko.

Điều này đặt hơn 100 trình duyệt khác nhau vào nguy cơ bị tấn công, bao gồm các trình duyệt phổ biến như Chrome, Firefox, Opera, Yandex, Edge, Brave và nhiều trình duyệt khác.

Liên quan: Tin tặc đang khai thác một thư viện JavaScript để cài đặt trình rút tiền điện tử (drainer)

Mục tiêu chính của nó là dữ liệu tự động điền, chẳng hạn như thông tin đăng nhập, địa chỉ và chi tiết thẻ thanh toán, nhưng nó cũng nhắm mục tiêu vào cài đặt và cơ sở dữ liệu của 115 tiện ích mở rộng trình duyệt dành cho ví tiền điện tử, trình quản lý mật khẩu và dịch vụ xác thực hai yếu tố (2FA).

Một số trong số 80 ví tiền điện tử bị nhắm mục tiêu bao gồm Binance, Coinbase, Crypto.com, SafePal, Trust Wallet, MetaMask, Ton, Phantom, Nexus và Exodus.

Kaspersky cũng cho biết các ứng dụng nhắn tin, bao gồm Discord, Telegram, Unigram, Pidgin và Tox, cũng như các ứng dụng email, trình quản lý mật khẩu, nền tảng trò chơi và thậm chí cả ứng dụng VPN cũng có nguy cơ bị tấn công.

Tránh phần mềm lậu và mod trò chơi không chính thức

Để được bảo vệ, Kaspersky khuyến nghị sử dụng phần mềm chống vi-rút đáng tin cậy và trình quản lý mật khẩu để tránh lưu trữ mật khẩu trong trình duyệt. Họ cũng khuyến cáo nên tránh sử dụng phần mềm lậu và mod trò chơi không chính thức.

Cloudflare báo cáo tuần trước rằng hơn 5% tổng số email được gửi trên toàn thế giới có chứa nội dung độc hại, và hơn một nửa trong số đó chứa liên kết lừa đảo (phishing), trong khi một phần tư tổng số tệp đính kèm HTML được phát hiện là độc hại.

Tạp chí: Câu hỏi lớn: Bitcoin có tồn tại sau một cuộc mất điện kéo dài 10 năm?

Câu hỏi Liên quan

QPhần mềm độc hại 'Stealka' mới được phát hiện nhắm mục tiêu vào những gì?

AStealka nhắm mục tiêu vào ví tiền điện tử, tiện ích mở rộng trình duyệt, dữ liệu tự động điền (như thông tin đăng nhập, chi tiết thẻ thanh toán), cài đặt và cơ sở dữ liệu của 115 tiện ích mở rộng cho ví crypto, trình quản lý mật khẩu, dịch vụ 2FA, cũng như các ứng dụng nhắn tin, email, và thậm chí cả ứng dụng.

QStealka lây lan bằng cách nào?

APhần mềm độc hại này được phân phối thông qua các nền tảng hợp pháp như GitHub, SourceForge và Google Sites, đồng thời được ngụy trang dưới dạng bản mod trò chơi (đặc biệt là Roblox) và phần mềm crack (như cho Microsoft Visio). Kẻ tấn công đôi khi còn tạo ra các trang web giả mạo trông 'khá chuyên nghiệp'.

QNhững trình duyệt nào có nguy cơ bị ảnh hưởng bởi Stealka?

AHơn 100 trình duyệt khác nhau được xây dựng trên công cụ Chromium và Gecko có nguy cơ bị ảnh hưởng, bao gồm các trình duyệt phổ biến như Chrome, Firefox, Opera, Yandex, Edge, Brave và nhiều trình duyệt khác.

QKaspersky đưa ra những khuyến nghị nào để bảo vệ người dùng khỏi Stealka?

AKaspersky khuyến nghị sử dụng phần mềm chống vi-rút đáng tin cậy và trình quản lý mật khẩu để tránh lưu trữ mật khẩu trong trình duyệt. Họ cũng khuyến cáo người dùng tránh sử dụng phần mềm vi phạm bản quyền và các bản mod trò chơi không chính thức.

QStealka nhắm mục tiêu vào những ví tiền điện tử cụ thể nào?

AMột số trong số 80 ví tiền điện tử bị nhắm mục tiêu bao gồm Binance, Coinbase, Crypto.com, SafePal, Trust Wallet, MetaMask, Ton, Phantom, Nexus và Exodus.

Nội dung Liên quan

Đề tài chính trị kinh tế lớn nhất thời đại AI: Robot ngày càng giỏi, con người chia sẻ giá trị như thế nào?

Gần đây, The Economist đã đăng một bài viết gây tranh cãi, cho rằng những đột phá của Trung Quốc trong lĩnh vực robot, AI, năng lượng mới và sản xuất cao cấp chưa giải quyết được vấn đề thiếu hụt nhu cầu trong tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, bên dưới nhận xét này là một vấn đề toàn cầu sâu sắc hơn: Khi máy móc ngày càng thông minh, làm thế nào để con người chia sẻ được giá trị do chúng tạo ra? Trong hơn 200 năm, tăng trưởng năng suất luôn dẫn đến tăng việc làm và thu nhập. Nhưng AI, với khả năng thay thế lao động nhận thức, đang thay đổi logic cơ bản này. Nếu AGI xuất hiện, nền kinh tế có thể tiếp tục phát triển với ít người tham gia trực tiếp hơn, đặt ra thách thức lớn về phân phối của cải. Vấn đề then chốt không phải là thất nghiệp mà là làm sao để sức mua của người tiêu dùng theo kịp năng lực sản xuất ngày càng tăng của máy móc. Thực tế tại Trung Quốc và toàn cầu cho thấy sự đứt gãy trong chuỗi "đổi mới công nghệ - lợi nhuận doanh nghiệp - thu nhập người dân - tăng trưởng tiêu dùng". Các gã khổng lồ công nghệ tạo ra khối tài sản khổng lồ, nhưng tỷ trọng thu nhập từ lao động trong GDP lại giảm, của cải tập trung vào số ít. AI làm chiếc bánh kinh tế to hơn, nhưng số người chia bánh lại ít đi. Tương lai có thể có ba con đường: con đường tư bản truyền thống (lợi nhuận thuộc về cổ đông), con đường tư bản nhà nước (nhà nước tham gia đầu tư), và con đường sáng tạo hơn như quỹ chủ quyền số, cơ chế sở hữu cổ phần toàn dân hoặc hệ thống thu nhập cơ bản mới để chia sẻ trực tiếp lợi ích từ nền kinh tế thông minh. Đối với Trung Quốc, đây là một cơ hội chiến lược. Ưu thế không chỉ nằm ở thị trường, chuỗi cung ứng và công nghệ, mà còn ở khả năng phối hợp chính sách để chuyển hóa của cải do robot tạo ra thành thu nhập, sức mua và an sinh xã hội. Trọng tâm chính sách cần song hành hỗ trợ phát triển công nghệ với cải cách phân phối thu nhập và thử nghiệm cơ chế chia sẻ lợi ích AI. Cuộc cạnh tranh trong hai thập kỷ tới không chỉ là về AI mạnh nhất hay nhiều robot nhất, mà quan trọng hơn là về việc xây dựng được hệ thống phân phối mới phù hợp với thời đại kinh tế thông minh. Câu hỏi lớn nhất của thời đại AI là: Khi máy móc làm việc, con người kiếm thu nhập từ đâu? Khi AI tạo ra giá trị, làm sao con người sở hữu được giá trị đó? Làm thế nào để thành quả tăng trưởng chuyển thành phúc lợi xã hội rộng rãi hơn?

marsbit3 phút trước

Đề tài chính trị kinh tế lớn nhất thời đại AI: Robot ngày càng giỏi, con người chia sẻ giá trị như thế nào?

marsbit3 phút trước

Liên tục có lãi trong 7 quý, chiến lược carry trade tại các thị trường mới nổi vượt trội hơn tất cả

Lợi nhuận từ carry trade (kinh doanh chênh lệch lãi suất) tại các thị trường mới nổi, sử dụng USD làm tiền tệ tài trợ, đã ghi nhận quý có lãi thứ 7 liên tiếp – chuỗi thắng dài nhất kể từ năm 2008. Theo chỉ số của Bloomberg, chiến lược này đã mang về lợi nhuận tích lũy khoảng 22% từ cuối năm 2024, vượt xa trái phiếu kho bạc Mỹ. Động lực đến từ chênh lệch lãi suất lớn và sự hỗ trợ của tỷ giá hối đoái, khi USD suy yếu so với nhiều đồng tiền mới nổi. Ví dụ điển hình là Colombia với lợi nhuận kết hợp lên tới 48%. Dù đối mặt với thử thách từ đợt can thiệp lịch sử vào đồng Yên hồi tháng 8, thị trường đã nhanh chóng thích ứng bằng cách chuyển sang dùng Euro, Franc Thụy Sĩ làm tiền tệ tài trợ thay thế, giúp giảm thiểu rủi ro thanh khoản ồ ạt. Rủi ro chính phía trước là thời điểm Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) bắt đầu cắt giảm lãi suất. Tuy nhiên, nhiều nhà phân tích cho rằng dữ liệu Mỹ hiện chưa đủ yếu để đảo ngược kỳ vọng này. Mối lo ngại khác là độ tập trung dòng tiền quá cao vào giao dịch carry trade, có thể dẫn đến biến động mạnh nếu đảo chiều. Dù vậy, lãi suất cao tại nhiều nền kinh tế mới nổi, được duy trì bởi áp lực lạm phát và giá năng lượng, vẫn tiếp tục hỗ trợ chiến lược này. Các nhà quản lý quỹ tiếp tục tìm kiếm cơ hội ở các thị trường như Nam Phi, Mexico, Brazil, Colombia và Thổ Nhĩ Kỳ.

marsbit19 phút trước

Liên tục có lãi trong 7 quý, chiến lược carry trade tại các thị trường mới nổi vượt trội hơn tất cả

marsbit19 phút trước

Cặp thầy trò Thanh Hoa – Wharton phá án hơn 40 năm, nòng cốt toán học đều do GPT viết, bạn làm cũng được

Hai nhà nghiên cứu từ Đại học Thanh Hoa và Wharton, Đại học Pennsylvania, đã sử dụng GPT-5.6 Sol Pro để giải quyết một vấn đề lý thuyết tối ưu hóa tồn tại suốt 40 năm. Họ chứng minh rằng thuật toán Gradient Descent (GD) truyền thống, khi chỉ điều chỉnh độ dài bước (step size) mà không thay đổi cấu trúc (như thêm động lượng), tồn tại một giới hạn tốc độ hội tụ không thể vượt qua. Cụ thể, nghiên cứu xác lập cận dưới chặt chẽ cho tốc độ hội tụ là Ω(T^{-1.9319}), có nghĩa là lỗi sau T bước lặp giảm chậm hơn ít nhất 1/T^{1.9319}. Điều này khẳng định dù thiết kế dãy độ dài bước tinh vi đến đâu (như "silver stepsize" đạt ~T^{-1.2716}), GD thuần túy cũng không thể đạt tốc độ tối ưu O(1/T^2) như các phương pháp có động lượng. Điểm đáng chú ý: phần chứng minh toán học cốt lõi hoàn toàn do GPT-5.6 Sol Pro xây dựng dưới sự hướng dẫn chiến lược của các nhà nghiên cứu. Toàn bộ chứng minh sau đó được dịch và kiểm tra nghiêm ngặt bởi trình chứng minh định lý Lean 4, đạt trạng thái "không lỗi" (zero sorry/admit). Kết quả này mở ra hướng tiếp cận mới, nơi AI có thể trở thành công cụ đắc lực để khám phá và chứng minh các giới hạn lý thuyết phức tạp.

marsbit28 phút trước

Cặp thầy trò Thanh Hoa – Wharton phá án hơn 40 năm, nòng cốt toán học đều do GPT viết, bạn làm cũng được

marsbit28 phút trước

Anthropic Cúi Đầu Nhận Sai, Bằng Chứng Claude Âm Thầm Giảm Trí Tuệ

Claude đột nhiên trở nên "ngu ngốc", cộng đồng phát hiện lỗi gây tranh cãi. Nhà phát triển argofowl phát hiện từ phiên bản Claude Code 2.1.237, tùy chọn mức độ suy luận "high" thực tế chỉ tương ứng giá trị 10/100, trùng khớp với mức "low" cũ. Sự cố này xuất phát từ một thử nghiệm A/B của Anthropic nhằm điều chỉnh thang đo giá trị "effort", nhưng không được thông báo trong nhật ký cập nhật, khiến nhiều nhà phát triển mất thời gian gỡ lỗi nhầm. Kỹ sư Claude Code Thariq Shihipar nhanh chóng thừa nhận sự cố, giải thích rằng con số 10 chỉ là cách ánh xạ giá trị mới và khẳng định nó không ảnh hưởng đến hiệu suất mô hình sau khi đánh giá kỹ lưỡng. Tuy nhiên, làn sóng chỉ trích mở rộng khi người dùng báo cáo mô hình Opus 5 cũng có biểu hiện suy giảm chất lượng rõ rệt: trả lời qua loa, mắc lỗi cơ bản và phản hồi máy móc. Thariq thừa nhận Opus 5 là một mô hình "không ổn định" và cho biết đội ngũ đang ưu tiên cao nhất để khắc phục. Sự việc làm lộ ra nghịch lý trong ngành AI: điểm số benchmark liên tục tăng nhưng trải nghiệm người dùng lại giảm sút. Việc cập nhật mô hình lớn thường thiếu minh bạch, với các thay đổi phía máy chủ như thử nghiệm A/B, định tuyến hay điều chỉnh tài nguyên mà không có thông báo rõ ràng, khiến người dùng chỉ có thể dựa vào cảm nhận chủ quan. Sự kiện này nhấn mạnh tầm quan trọng của tính ổn định và sự tin cậy khi mô hình AI trở thành hạ tầng then chốt.

marsbit29 phút trước

Anthropic Cúi Đầu Nhận Sai, Bằng Chứng Claude Âm Thầm Giảm Trí Tuệ

marsbit29 phút trước

Mô hình mới của Anthropic 'ăn dưa leo', Fable 5 mạnh nhất bất ngờ gặp lạnh nhạt

Công ty AI Anthropic đang chuẩn bị ra mắt hai mô hình mới có mã là "Marshmallow" (kẹo bông) và "Melon" (dưa). Theo đánh giá ban đầu, Marshmallow có khả năng vượt trội, trong khi Melon có hiệu suất thấp hơn. Cả hai được dự đoán là bản nâng cấp của Opus và Sonnet, dự kiến ra mắt trong tuần tới. Sự xuất hiện của các mô hình mới này diễn ra trong bối cảnh mô hình cao cấp nhất của Anthropic, Fable 5, đang gặp phải sự thờ ơ bất ngờ từ thị trường. Ra mắt hai tháng trước, Fable 5 chỉ chiếm khoảng 11% lượng token được các doanh nghiệp sử dụng trên nền tảng Anthropic, một con số rất thấp so với đối thủ cạnh tranh trực tiếp là GPT-5.6 Sol của OpenAI (25%). Nguyên nhân chính được cho là do giá thành quá cao của Fable 5 (gấp đôi Opus 4.8) trong khi lợi ích mang lại không tương xứng. Ngay cả mô hình Opus 5 ra mắt sau đó, với giá bằng một nửa, cũng cho thấy hiệu suất tương đương trong nhiều bài kiểm tra, khiến các doanh nghiệp ưa chuộng Opus 5 hơn. Áp lực càng gia tăng khi các mô hình AI mã nguồn mở ngày càng phổ biến, chiếm tới 62% lượng token được sử dụng nhưng chỉ tiêu tốn chưa đến 4% ngân sách của doanh nghiệp. Do đó, việc Anthropic nhanh chóng chuẩn bị các mô hình mới như Marshmallow và Melon được xem là một nước đi chiến lược nhằm lấp đầy khoảng trống trên thị trường: cung cấp những mô hình đủ mạnh nhưng có mức giá phải chăng hơn, có khả năng thu hút người dùng doanh nghiệp sử dụng lâu dài và ở quy mô lớn.

marsbit49 phút trước

Mô hình mới của Anthropic 'ăn dưa leo', Fable 5 mạnh nhất bất ngờ gặp lạnh nhạt

marsbit49 phút trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow