Эта картина сгенерирована программой Context Free по следующему описанию:

startshape T
// FLIGIZ
background{b -1}
tile {s 2.5}
rule T {3*{r 120 hue 30}S{x .3}}
rule S 3{CIRCLE{hue 30}4*{r 20 b.007 sat .1}S[s.3.7y.9]}
rule S {CIRCLE{hue 15}9*{r 20 b.05 hue -3}S[s.3.7y.9]}
rule S {S{flip 90}}

Здравствуйте, уважаемые пользователи хабра. После того, как я опубликовал данную статью, у пользователей появился интерес, и они стали спрашивать меня в ЛС и в комментариях, а как именно расшифровываются данные скрипты и что же именно такого делают данные коды.

Вступление

Так всё же, что делают эти скрипты? Чаще всего вредоносные JScript файлы устанавливаются «хакерами», для получения какой либо выгоды, а именно:
Пополнение своего ботнета, установка винлокеров, исправления файла hosts для перенаправления пользователей на фейковые сайты, ну и конечно же для обмена трафиком.

Так вот, я попробую подробно рассказать о том, как раскодировать вредоносный JavaScript и в последствии вычислить адрес, куда он ведет.

Так уж случилось, что я оказался ассистентом у профессора в университете. Никогда не думал, что прийдётся сталкиваться с оценкой рисков и визуализацией данных, будучи, по призванию, криптографом. Курс называется «Информационные сети» и включает в себя: анализ случайных процессов, моделирование малых миров; компьютерные алгоритмы для оценки свойств сети; экспериментальные исследования крупных сетей, а также анализ рисков, которые трудно предсказать.

В виду того, что курс читается в основном для ИТ-шников, лектор сделал ставку на то, чтобы дать достаточно теории с минимумом математики и большим количеством практики. Для большинства вышеупомянутых задач подходит программа NetLogo. Она включает собственный язык программирования высокого уровня, который позволяет с лёгкостью моделировать различные случайные процессы. Для визуализации разнообразных данных была выбрана программа Gephi.

На основе опыта использования последней и была написана статья, в которой рассматривается получение входных данных для ПО с последующей их визуализацией.

Собственно постановка задачи была таковой: визуализация каких-либо реальных данных средствами Gephi.

Краткая справка: Meld — утилита для визуального сравнения файлов/папок.

Наверняка не каждый согласится, что этот иструмент стоит тех танцев с бубном, которые необходимо совершить вокруг него для более менее комфортной работы (Meld слегка не расчитан на работу в Windows, но так как написан на python с использованием GTK, может функционировать и в ней). Я же, потыкав палочкой в бесплатные альтернативы, решил для себя, что если оно заведется, то усилия не будут напрасными.