Автор
KL FC Bot
в Новости и события из мира информационной безопасности
-
Похожий контент
-
Автор KL FC Bot
За последние недели от всех разработчиков ведущих браузеров, кроме Apple, поступили неприятные новости, касающиеся рекламы и приватности пользователей: Google разрешает рекламную слежку с помощью цифровых отпечатков, в Edge и Chrome перестают работать мощные блокировщики рекламы, а Mozilla обновляет лицензионное соглашение и, кажется, стала куда больше интересоваться данными пользователей. Что означает каждое из новшеств и как теперь достичь высокого уровня конфиденциальности?
Google разрешает следящие отпечатки
Под давлением регуляторов и пользователей интернет-гигант провел несколько лет, пытаясь разработать механизмы, позволяющие отслеживать эффективность рекламы и предлагать уместные для конкретного зрителя рекламные объявления без опоры на старые и нелюбимые пользователями механизмы слежки — сторонние куки и цифровые отпечатки (browser fingerprinting). На замену Google предложил FLoC, Ad Topics и Privacy Sandbox, но, вероятно, их эффективность оказалась недостаточной. Поэтому теперь Google отказывается удалять из браузера поддержку сторонних куки. А рекламная сеть Google (крупнейшая в мире) с февраля 2025 разрешает собирать при показе рекламы данные цифрового отпечатка, в том числе IP-адрес пользователя. Это означает, что браузер пользователя можно будет опознавать вне зависимости от режима куки, инкогнито и так далее — идентификация по цифровому отпечатку довольно точна, а отключить ее или сменить отпечаток сложно.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Легенды гласят, что наши смартфоны нас подслушивают. Оказывается, делать им это совсем не обязательно — информации, которую передают брокерам данных практически все установленные на вашем смартфоне приложения, от игр до прогноза погоды, с лихвой достаточно, чтобы составить на вас полное досье. И если долгое время под «слежкой в Интернете» подразумевалось, что поисковые и рекламные системы — а с ними и рекламодатели — знают, на какие сайты вы ходите, то с появлением смартфонов ситуация изменилась к худшему — теперь рекламодатели знают, куда вы ходите физически и как часто. Как у них это получается?
Каждый раз, когда любое мобильное приложение собирается показать рекламу, за ваше внимание проходит молниеносный аукцион, определяющий на основании переданных с вашего смартфона данных, какую именно рекламу вам покажут. И, хотя вы видите только рекламу победителя, данные о потенциальном зрителе, то есть о вас, получают все участники торгов. Недавно поставленный эксперимент наглядно показал, как много компаний получают эту информацию, насколько она детализирована и как мало помогают защититься встроенные в смартфоны опции «Не отслеживать меня», «Не показывать персонализированную рекламу» и аналогичные. Но мы все же посоветуем способы защиты!
Какие данные пользователя получают рекламодатели
Все мобильные приложения устроены по-разному, но большинство из них начинают «сливать» данные в рекламные сети еще до того, как показать какую-либо рекламу. В вышеописанном эксперименте мобильная игра сразу же после запуска отослала в рекламную сеть Unity Ads обширный набор данных:
информацию о смартфоне, включая версию ОС, уровень заряда батареи, уровень яркости и громкости, количество свободной памяти; данные о сотовом операторе; тип подключения к Интернету; полный IP-адрес устройства; код «вендора», то есть производителя игры; уникальный код пользователя (IFV) — идентификатор для рекламной системы, привязанный к производителю игры; еще один уникальный код пользователя (IDFA/AAID) — идентификатор для рекламной системы, единый для всех приложений на смартфоне; текущую геолокацию; согласие на рекламную слежку (да/нет). Интересно то, что геолокация передается, даже если она целиком отключена на смартфоне. Правда, приблизительная, вычисленная на базе IP-адреса. Но с учетом имеющихся в общем доступе баз соответствия физических и интернет-адресов, это может быть достаточно точно — с точностью до района города или даже дома. Если же геолокация включена и разрешена приложению, передаются точные данные.
Согласие на рекламную слежку в описанном случае было передано как «Пользователь согласен», хотя автор эксперимента такого согласия не давал.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Недавно нашему бывшему коллеге пришла подозрительная нотификация от неизвестного ему сервиса GetGhared. Будучи человеком осторожным, он не стал переходить по ссылке, а сразу переслал уведомление нам. Проанализировав письмо, мы выяснили, что это действительно работа мошенников, а судя по статистике наших почтовых защитных решений, сервис для отправки больших файлов GetShared стал использоваться ими достаточно часто. Рассказываем, как выглядит применение GetShared в атаках, зачем злоумышленникам это нужно и как оставаться в безопасности.
Как выглядит атака при помощи GetShared
Жертве приходит вполне обычное, совершенно настоящее уведомление от сервиса GetShared, в котором говорится, что пользователю был прислан файл. В письме указаны название и расширение этого файла — например, в случае с атакой на компанию нашего коллеги это был DESIGN LOGO.rar.
Пример мошеннического письма, распространяемого через уведомление GetShared
В сопровождающем тексте применяется стандартная фишинговая уловка — мошенники запрашивают цены на что-то, якобы перечисленное в приложении, а для большей убедительности просят уточнить время доставки и условия оплаты.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Поучительный инцидент с атакой ransomware-группировки Akira наверняка на несколько лет станет любимым примером ИБ-специалистов. Злоумышленники зашифровали компьютеры организации, воспользовавшись ее видеокамерой. Хотя звучит это очень странно, в развитии событий есть логика, которую легко применить к другой организации и другим устройствам в ее инфраструктуре.
Анатомия атаки
Злоумышленники проникли в сеть, проэксплуатировав уязвимость в публично доступном приложении и получив возможность выполнять команды на зараженном хосте. Они воспользовались этим, чтобы запустить популярное приложение дистанционного доступа AnyDesk, а затем инициировали с этого компьютера RDP-сессию для доступа к файл-серверу организации. На сервере они попытались запустить свой шифровальщик, но EDR-система, установленная в компании, опознала вредоносное ПО и поместила его в карантин. Увы, это не остановило атакующих.
Не имея возможности запустить свой шифровальщик на серверах и обычных компьютерах, которые находятся под защитой EDR, атакующие запустили сканирование внутренней сети и обнаружили в ней сетевую видеокамеру. В отчете команды по расследованию инцидента это устройство постоянно называют веб-камерой (webcam), но мы все же полагаем, что речь не о камере ноутбука или смартфона, а о независимом сетевом устройстве, применяемом для видеонаблюдения.
Камера стала прекрасной мишенью для атакующих по нескольким причинам:
устройство давно не обновлялось, его прошивка содержала уязвимости, позволяющие дистанционно скомпрометировать камеру и получить на ней права на запуск оболочки (remote shell); камера работает под управлением облегченной сборки Linux, на которой можно запускать обычные исполнимые файлы этой ОС, например Linux-шифровальщик, имеющийся в арсенале Akira; это специализированное устройство не имело (и, скорее всего, не могло иметь) ни агента EDR, ни других защитных средств, которые могли бы определить вредоносную активность. Злоумышленники смогли установить свое вредоносное ПО на эту камеру и зашифровать серверы организации прямо с нее.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Мы живём в эпоху ИИ-хайпа. Искусственный интеллект там, сям, здесь и там, везде и весь такой перспективный, слегка загадочный, но непременно сопровождающий человечество в светлое будущее технологической пока ещё непонятной чёрнодырочной сингулярности.
Вероятно, некоторый читатель мог заметить в предыдущем предложении сарказм – а зря. Автоматизация на основе машинного обучения (ещё один термин: «ML» = «machine learning»), нейросетей и прочего ИИ уже подмяла под себя многие отрасли нашей жизни, и то ли ещё будет на линии хомосапиенсного развития. Кому интересно нырнуть в тему – поищите что уже случилось по линии промышленных революций Один, Два, Три и даже Четыре.
В этом тренде кибербезопасность была, пожалуй, одним из пионеров использования новых, умных технологий. А что мне особенно приятно и гордо в этом процессе – наша компания была одной из первых в отрасли, начавших успешно внедрять это самое светлое ИИ-будущее. А как иначе справляться, например, с почти полумиллионом (на начало 2025 года) новых зловредов каждый день? Столько экспертов ни одна образовательная система мира не выпустит. Выход один – создавать умные системы, способные самостоятельно и с высокой точностью нейтрализовывать кибератаки. Экспертам же оставлять только самые сложные случаи и, конечно, непростую задачу такие системы изобретать и постоянно докручивать.
На днях у нас случился радостный юбилей. 20 лет назад зародился прототип самой первой ИИ/ML технологии для автоматического анализа вредоносного кода и производства «детектов» – антивирусных обновлений, которые защищают компьютеры, гаджеты и прочие устройства от новых атак.
Технология получила с первого взгляда странное название «Автодятел». Но на самом деле здесь всё просто: «дятлами» у нас ласково и в шутку назывались эксперты-аналитики, «долбящие» вирусы обрабатывающие входящий поток подозрительных файлов, а, соответственно, «автодятел» выполнял эту работу сам. Кстати, в то время я тоже работал «дятлом».
Покопав архивы, мы нашли не только дату рождения первого птенца автоматИИзации, но и любопытные фотографии планов по его созданию. И место рождения вспомнили. Гнездо располагалось на 14 этаже здания «Радиофизики» на Планерной, где мы тогда снимали офис. Теперь устраивайтесь поудобнее, я расскажу вам увлекательную историю. Начиналось всё примерно вот как.
С четверть века назад зловреды и встречались куда реже, да и были куда технологичнее современных, хотя писали их пионеры-энтузиасты, изобретательные программисты-одиночки и киберхулиганы. Поэтому и исследовать их было одно удовольствие — что ни вирус, то что-то новое узнаёшь, чему-то учишься. Я тогда вместе с остальными «дятлами» собственноручно «долбил» зловредов — анализировал поток вредоносных программ, если по-научному. Разумеется, к этому моменту собрать все существующие зловреды в одну книжку как в 1992 году уже было сложновато, но тем не менее с потоком мы справлялись, а в конце каждой рабочей недели я вручную собирал обновление антивирусных баз.
View the full article
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти