Eset представила список наиболее распространенных вредоносных программ

Eset представила список наиболее распространенных вредоносных программ

Российскую десятку вредоносного ПО с показателем 8,77% в прошлом месяце возглавило семейство угроз HTML/ScrInject.B.Gen, которое с помощью Java-скриптов перенаправляет пользователя на опасные ресурсы, что позволяет киберпреступникам совершать атаки на компьютер. Однако влияние данной угрозы в России ослабевает - доля присутствия этого вредоносного ПО составила 8,77%, что меньше показателя декабря на 4,86%. Подобная киберугроза, семейство HTML/Iframe.B.Gen, расположилась на третьем месте российской десятки с долей проникновения в 2,36%.



По-прежнему популярной остается злонамеренная программа Win32/Spy.Ursnif.A, которая крадет персональную информацию и учетные записи с зараженного компьютера, а затем отправляет их на удаленный сервер мошенников. В январе процент проникновения Spy.Ursnif составил 2,83%, что позволило ей удержать второе место российского рейтинга. Также в регионе высок процент распространения вредоносной программы Win32/Qhost (1,91% от общего числа угроз), которая модифицирует файл hosts и перенаправляет пользователя на фишинговые ресурсы.

«Наличие в этом месяце большого числа срабатываний наших продуктов на различные вредоносные сценарии, которые перенаправляют пользователей на злонамеренные ресурсы, показывают высокий процент компрометации легальных ресурсов Рунета, - комментирует Александр Матросов, директор Центра вирусных исследований и аналитики ESET. - Несмотря на то, что семейство Win32/Carberp, разработанное для кражи финансовых средств через банковские системы, опустилось на восьмое место, оно по-прежнему остается наиболее распространенной киберугрозой, обнаруживаемой при перенаправлении пользователей с легальных веб-ресурсов.

Мировой рейтинг вредоносного ПО также возглавляет семейство HTML/ScrInject.B.Gen (4,98%). Далее следуют злонамеренные программы INF/Autorun (крадет конфиденциальную информацию) и HTML/Iframe.B.
Доля России от общего количества обнаруженного в мире вредоносного ПО в январе составила 12,36%. При этом зафиксирован высокий процент уникальных угроз, которые приходятся на регион – 32,80%, что выше показателя предыдущего месяца почти на 7%.

Статистика угроз получена с помощью интеллектуальной технологии ESET Live Grid – облачного сервиса, обеспечивающего автоматическую передачу новых образцов подозрительных или вредоносных программ экспертам вирусной лаборатории ESET для анализа и принятия оперативного решения.

Wi-Fi научили распознавать людей в комнате без телефонов и браслетов

Исследователи из Технологического института Карлсруэ показали новый фокус с Wi-Fi. Оказывается, обычные роутеры могут помогать распознавать людей, которые просто ходят по комнате. Даже если у человека нет с собой смартфона, часов или другого беспроводного устройства.

Метод получил название BFId. Он использует данные beamforming — технологии, с помощью которой машрутизатор направляет сигнал в сторону подключённых устройств.

Проблема в том, что часть этих данных передаётся без шифрования, и их можно пассивно перехватывать обычным адаптером Wi-Fi в режиме мониторинга.

Дальше начинается самое интересное. Человек проходит через комнату, его тело немного меняет радиосигнал, а система анализирует эти изменения. По сути, Wi-Fi превращается в невидимую камеру, только вместо картинки — радиоволны и математика.

 

В эксперименте участвовали 197 человек. По данным исследователей, BFId смог распознавать людей с точностью до 99,5%. Для сравнения: старые методы на базе CSI показали 82,4% на сопоставимой выборке. То есть новый подход оказался не просто рабочим, а очень бодрым.

Главный неприятный момент — для атаки не нужно подключаться к целевой сети, взламывать пароль или ставить специальное оборудование. Достаточно находиться рядом и слушать незашифрованные служебные данные Wi-Fi. Роутер делает свою обычную работу, а побочный эффект — потенциальная слежка за людьми в помещении.

Исследователи пробовали снизить риск, например уменьшить частоту отчётов beamforming. Но это почти не помогло: точность распознавания всё равно оставалась высокой. А вот шифрование таких данных потребовало бы изменений в стандарте Wi-Fi и могло бы сломать совместимость со старыми устройствами.

Ситуацию делает ещё веселее новый стандарт 802.11bf, который как раз формализует обнаружение присутствия и мониторинг окружающей среды через Wi-Fi.

Авторы работы считают, что в стандарт нужно заранее добавить нормальные защитные механизмы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru