Автор
KL FC Bot
в Новости и события из мира информационной безопасности
-
Похожий контент
-
Автор KL FC Bot
Безопасность банковских карт непрерывно улучшается, но злоумышленники находят все новые способы воровать с них деньги. Когда-то, выманив у жертвы информацию о карте на поддельном сайте магазина или в другой мошеннической схеме, преступники изготавливали физическую карту-двойник, записывая украденные данные на магнитную полосу. С такой картой можно было идти в магазин или даже в банкомат. Появление карт с чипом и одноразовых SMS-кодов сильно усложнило жизнь мошенников, но они адаптировались. Переход к мобильным платежам при помощи смартфонов повысил устойчивость к мошенничеству — но и открыл новые пути для него. Теперь мошенники пытаются привязать карты, номера которых им удалось выманить, к своему аккаунту Apple Pay или Google Wallet. Затем смартфон с этим аккаунтом используется, чтобы оплачивать товары с чужой карты — в обычном магазине или в фальшивой торговой точке с платежным терминалом, поддерживающим NFC.
Как выманивают данные
Череде кибератак предшествует серьезная подготовка, проводимая в промышленном масштабе. Злоумышленники создают сеть фальшивых сайтов по выманиванию платежных данных. Сайты могут имитировать службы доставки, крупные онлайн-магазины и даже сайты по оплате коммунальных услуг или дорожных штрафов. Одновременно преступники закупают десятки физических телефонов, создают на них учетные записи Apple или Google и устанавливают приложение для бесконтактных платежей.
Дальше — самое интересное. Когда жертва попадает на сайт-приманку, ей предлагают привязать карту или совершить необходимый небольшой платеж. Для этого нужно указать данные банковской карты, а затем подтвердить свое владение этой картой, введя SMS-код. В этот момент с карты не происходит никаких списаний.
Что происходит на самом деле? Почти мгновенно данные жертвы передаются преступникам, которые пытаются привязать карту к мобильному кошельку на смартфоне. SMS-код нужен, чтобы подтвердить эту операцию. Для ускорения и упрощения манипуляций злоумышленники используют специальный софт, который по введенным жертвой данным создает изображение карты, полностью повторяющее реальные карточки нужного банка. Теперь эту картинку достаточно сфотографировать из Apple Pay или Google Wallet. Процесс привязки карточки к мобильному кошельку зависит от конкретной страны и банка, но обычно для этого не требуется никаких данных, кроме номера, срока действия, имени владельца, CVV/CVC и SMS-кода. Все это можно выманить в рамках одной фишинговой сессии и сразу использовать.
View the full article
-
Trojan.Arcanum — новый троян, нацеленный на знатоков карт Таро, эзотерики и магии | Блог КасперскогоАвтор KL FC Bot
Представьте, каким был бы мир, если бы с помощью карт Таро можно было точно предсказать абсолютно любые события! Быть может, тогда бы мы пресекли «Операцию Триангуляция» в зародыше, а уязвимостей нулевого дня не возникало бы в принципе — разработчики ПО знали бы о них заранее благодаря предупреждающим раскладам.
Звучит невероятно, но нечто подобное нашим экспертам удалось организовать в этот раз! Читайте этот материал, чтобы узнать, что за новый троян мы обнаружили и как именно это сделали.
Что за троян
Новый троян Trojan.Arcanum распространяется через сайты, посвященные гаданиям и эзотерике, маскируясь под «магическое» приложение для предсказания будущего. На первый взгляд — это безобидная программа, предлагающая пользователю разложить виртуальные карты Таро, рассчитать астрологическую совместимость или даже «зарядить амулет энергией Вселенной», что бы это ни значило. Но на самом деле за кулисами творится нечто по-настоящему мистическое — в худшем смысле этого слова. После внедрения на устройство пользователя Trojan.Arcanum обращается к облачному C2-серверу и устанавливает полезную нагрузку — стилер Autolycus.Hermes, майнер Karma.Miner и шифровальщик Lysander.Scytale.
Собрав данные пользователя (логины, пароли, дату, время и место рождения, банковскую информацию и так далее), стилер также отправляет их в облако, а дальше начинается самое интересное: троян принимается манипулировать своей жертвой в реальной жизни с использованием методов социальной инженерии!
С помощью всплывающих уведомлений Trojan.Arcanum отправляет пользователю псевдоэзотерические советы, побуждая его совершать те или иные действия. Так, получив доступ к банковским приложениям жертвы и обнаружив на счету крупную сумму, злоумышленники отправляют команду, и зловред выдает совет с раскладом о благоприятности крупных инвестиций — после чего жертве может прийти фишинговое письмо с предложением поучаствовать в «перспективном стартапе». А может и не прийти — смотря как лягут карты.
Одновременно с этим встроенный майнер Karma.Miner начинает майнить токены KARMA, а троян активирует платную подписку на сомнительные «эзотерические практики» с ежемесячным списанием средств. Если майнинг кармы обнаруживается и завершается пользователем, шифровальщик перемешивает сегменты пользовательских файлов в случайном порядке без возможности восстановления.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Наши смартфоны и другие устройства ежедневно собирают и передают десяткам или даже сотням сторонних компаний кучу данных о нас, включая информацию о местоположении. Существует огромный рынок, на котором продают и покупают такую информацию (естественно, без ведома пользователей), тем самым создавая скрытые риски для нашей приватности.
Недавний взлом одного из брокеров данных геолокации, Gravy Analytics, наглядно демонстрирует последствия такой практики. В этом материале разберем, как работают брокеры данных и к чему может привести утечка собранной ими информации. А также поговорим о том, что можно сделать для защиты данных о вашем местоположении.
Кто такие брокеры данных геолокации
Брокеры данных — это компании, которые собирают, обрабатывают и продают информацию о пользователях. Эту информацию они получают из мобильных приложений, сетей интернет-рекламы, систем онлайн-аналитики, от операторов связи, а также из массы других источников — от домашних умных устройств до автомобилей.
В теории основным предназначением этих данных являются аналитика и таргетированная реклама. Однако на практике каких-то ограничений на использование информации не существует, а купить ее часто может любой желающий. Поэтому в реальности с пользовательскими данными может происходить все что угодно. Например, как выяснилось из прошлогоднего расследования, коммерческие дата-брокеры — напрямую или через фирмы-посредники — обслуживают даже спецслужбы некоторых стран.
Брокеры данных собирают массу всевозможной информации о пользователях. Но одна из самых важных и чувствительных категорий — это данные об их местоположении. Причем геолокация настолько востребована, что помимо брокеров данных, так сказать, общего характера, существуют также узкопрофильные компании.
Таким образом, брокеры данных геолокации — это организации, которые специализируются на сборе и продаже информации о местоположения пользователей. Одним из крупных игроков в этом сегменте рынка торговли данными как раз и является американская Gravy Analytics, которая в 2023 году слилась с норвежской Unacast.
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