Автор
KL FC Bot
в Новости и события из мира информационной безопасности
-
Похожий контент
-
Автор KL FC Bot
В погоне за безопасностью многие готовы установить любое приложение, которое пообещает надежную защиту от вредоносов и мошенников. Именно этим страхом умело пользуются создатели нового мобильного шпиона LunaSpy, распространяющегося через мессенджеры под видом антивируса. После установки фейковый антивирус имитирует работу настоящего — сканирует устройство и даже выдает пугающее число найденных угроз. На самом деле, никаких угроз он не обнаруживает, а просто шпионит за владельцем зараженного смартфона.
Как действует новый зловред и как от него защититься — читайте в нашем материале.
Как шпион попадает в телефон
Мы обнаружили новую вредоносную кампанию, направленную на пользователей Android в России. Она активна как минимум с конца февраля 2025 года. Шпион попадает на смартфоны через мессенджеры под видом не только антивируса, но и банковских защитников. Выглядеть это может, например, так:
«Привет, установи вот эту программу». Потенциальной жертве может прийти сообщение с предложением установить ПО как от незнакомца, так и от взломанного аккаунта человека из контактов — так, например, угоняют аккаунты в Telegram. «Скачайте приложение в нашем канале». В Telegram ежесекундно появляются новые открытые каналы, поэтому вполне можно допустить, что некоторые из них могут распространять вредоносное ПО под видом легитимного. После установки фейковое защитное приложение показывает вымышленное число обнаруженных угроз на устройстве для того, чтобы вынудить пользователя предоставить все возможные разрешения якобы для спасения смартфона. Так жертва собственноручно открывает приложению доступ ко всем личным данным, даже не догадываясь о настоящих мотивах лжезащитника.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
7 июля 2025 года Google выпустила обновление Gemini, которое дает AI-помощнику доступ к приложениям Phone, Messages, WhatsApp и Utilities на Android-устройствах. Компания анонсировала это событие e-mail-рассылкой пользователям своего чат-бота, которых просто поставили перед фактом: «Мы упростили взаимодействие Gemini с вашим устройством… Gemini скоро сможет помочь вам использовать «Телефон», «Сообщения», WhatsApp и «Утилиты» на вашем телефоне, независимо от того, включена ли ваша активность приложений Gemini или нет».
С точки зрения Google, обновление улучшает приватность, поскольку теперь пользователям доступны функции Gemini без необходимости включать Gemini Apps Activity. Удобно, не правда ли?
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Умные спортивные часы продолжают привлекать пристальное внимание злоумышленников, позволяя получить множество интересной информации о потенциальной жертве. Мы уже писали о том, как трекинговые приложения собирают данные своих владельцев и делятся ими — большинство из них по умолчанию отображают логи ваших тренировок, включая точную геопозицию, всем желающим.
Спортивные часы, как выяснилось, продолжают тенденцию расслабленного подхода к защите персональных данных своих владельцев. Так, в конце июня 2025 года появилась информация о серьезных уязвимостях во всех часах COROS, дающих доступ не только к самим часам, но и к аккаунту пользователя. Воспользовавшись этими уязвимостями, злоумышленники могут получить полный доступ к данным в аккаунте жертвы, перехватывать конфиденциальную информацию (например, уведомления), менять настройки устройства или сбрасывать их до заводских и даже прерывать запись трека тренировки с потерей всех данных.
Что особенно неприятно — COROS была уведомлена об этих проблемах еще в марте 2025 года, но исправления планируются только к концу года.
Похожие уязвимости в 2022 году были обнаружены (но вскоре закрыты) и у, пожалуй, самого популярного производителя спортивных часов и других спортивных гаджетов — Garmin.
На фоне подобных угроз хочется по максимуму защитить свою приватность, правильно настроив безопасность в спортивных приложениях. Сегодня мы разберем, как защитить свои данные в Garmin Connect и Connect IQ Store — двух сервисах одной из наиболее популярных экосистем спортивных гаджетов.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Технологию ключей доступа (КД, passkeys) рекламируют все ИТ-гиганты как эффективную и удобную замену паролям, которая может покончить с фишингом и утечками учетных данных. Суть в следующем — человек входит в систему при помощи криптографического ключа, сохраненного в специальном аппаратном модуле на его устройстве, а разблокирует эти данные при помощи биометрии или ПИН-кода. Мы подробно разобрали текущее положение дел с passkeys для домашних пользователей в двух статьях (терминология и базовые сценарии использования, сложные случаи), но у компаний к ИБ-технологиям совершенно другие требования и подходы. Насколько хороши ключи доступа и FIDO2 WebAuthn в корпоративной среде?
Мотивы перехода на passkeys в компании
Как и любая крупная миграция, переход на ключи доступа требует бизнес-обоснования. В теории passkeys решают сразу несколько злободневных проблем:
Снижают риски компрометации компании с использованием кражи легитимных учетных записей (устойчивость к фишингу — главное заявленное преимущество КД). Повышают устойчивость к другим видам атак на identity, таким как перебор паролей — brute forcing, credential stuffing. Помогают соответствовать регуляторным требованиям. Во многих индустриях регуляторы обязуют применять для аутентификации сотрудников устойчивые методы, и passkeys обычно признаются таковыми. Снижают затраты. Если компания выбрала passkeys, хранящиеся в ноутбуках и смартфонах, то высокого уровня безопасности можно достичь без дополнительных затрат на USB-устройства, смарт-карты, их администрирование и логистику. Повышают продуктивность сотрудников. Хорошо налаженный процесс аутентификации повседневно экономит время каждому сотруднику и снижает процент неудачных входов в ИТ-системы. Также переход на КД обычно увязывают с отменой всем привычных и ненавистных регулярных смен пароля. Снижают нагрузку на хелпдеск за счет уменьшения числа заявок, связанных с забытыми паролями и заблокированными учетными записями.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Современные злоумышленники всеми силами пытаются выдать свою активность за какие-либо нормальные процессы. Они используют легитимные инструменты, организовывают связь между зловредом и серверами управления через публичные сервисы, маскируют запуск вредоносного кода под действия пользователя. С точки зрения традиционных защитных решений такая активность практически незаметна. Однако если анализировать поведение конкретных пользователей или, например, служебных учетных записей, то можно выявить определенные аномалии. Именно в этом и заключается метод выявления киберугроз под названием UEBA — User and Entity Behavior Analytics (поведенческий анализ пользователей и сущностей). И именно он реализован в последней версии нашей SIEM-системы Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform.
Как работает UEBA в рамках SIEM
Согласно определению, UEBA, или «поведенческий анализ пользователей и сущностей», это технология выявления киберугроз, основанная на анализе поведения пользователей, а также устройств, приложений и иных объектов в информационной системе. В принципе, такая технология может работать в рамках любого защитного решения, однако, на наш взгляд, наиболее эффективно ее использование на уровне SIEM-платформы. Используя машинное обучение для установления «нормального поведения» пользователя или объекта (машины, сервиса и так далее), SIEM-система, оснащенная правилами детектирования UEBA, может анализировать отклонения от типичного поведения. Это, в свою очередь, позволит своевременно обнаруживать APT, целевые атаки и инсайдерские угрозы.
Именно поэтому мы оснастили нашу SIEM-систему KUMA пакетом правил UEBA, предназначенным для комплексного выявления аномалий в процессах аутентификации, в сетевой активности и при запуске процессов на рабочих станциях и серверах, работающих под управлением Windows. Это позволило сделать систему умнее в плане выявления новых атак, которые сложно обнаружить с помощью обычных правил корреляции, сигнатур или индикаторов компрометации. Каждое правило в пакете правил UEBA основано на профилировании поведения пользователей и объектов. Сами правила делятся на два типа.
Статистические правила, которые рассчитываются с использованием межквартильного размаха для выявления аномалий на основе данных о текущем поведении. Правила на основе исторических данных, которые фиксируют отклонения от нормального поведения, определяемого путем анализа опыта предыдущей работы учетной записи или объекта. При обнаружении отклонений от исторических норм или статистических ожиданий происходит генерация алертов, а также повышается риск-оценка соответствующего объекта (пользователя или хоста). О том, каким образом наше SIEM-решение использует ИИ для риск-оценки объектов, можно прочитать в одной из прошлых статей.
View the full article
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти