Вымогательство а-ля Luna Moth: вишинг и кража данных без участия зловредов

Вымогательство а-ля Luna Moth: вишинг и кража данных без участия зловредов

Вымогательство а-ля Luna Moth: вишинг и кража данных без участия зловредов

Эксперты Palo Alto Networks выявили вымогательскую кампанию, в ходе которой злоумышленники используют адресные рассылки и вишинг. Намеченную жертву под любым предлогом просят позвонить по указанному номеру, а затем в ходе разговора убеждают предоставить удаленный доступ к компьютеру; согласие открывает возможность для кражи данных с целью получения выкупа.

Автором текущих целевых атак, по данным Palo Alto, является кибергруппа Luna Moth, она же Silent Ransom. Поддельные письма вначале рассылались на адреса небольших юридических компаний, позднее вымогатели переключились на крупный ретейл и уже выманили у жертв сотни тысяч долларов.

Примечательно, что злоумышленники стараются сократить до минимума свой цифровой след: широко используют социальную инженерию и пускают в ход лишь легитимные инструменты. Жертву обрабатывают по схеме TOAD, которую также практикуют мошенники, притворяющиеся техподдержкой; с этой целью Luna Moth создала колл-центры, зарегистрировала множество телефонных номеров у VoIP-провайдеров и открыла аккаунты на веб-сервисе Zoho Assist. 

Распространяемые поддельные сообщения кастомизируются с учетом характера выбранной цели и не содержат вредоносных вложений или ссылок. Приманкой обычно служит инвойс или платная подписка, якобы оформленная на имя получателя.

 

К фальшивке прикреплен безобидный PDF-документ, в котором указан номер телефона для связи на случай возникновения вопросов — например, для отмены подписки, по которой скоро начнут снимать деньги с карты. В ранних рассылках Luna Moth для большей правдоподобности использовала логотип компании-отправителя, которую она имитировала, сейчас авторы атак ограничиваются приветственным заголовком.

 

Номера телефонов для жертв вначале повторялись, а позднее стали уникальными; адресату также могут предоставить выбор из нескольких вариантов. При вызове собеседник в ходе разговора высылает приглашение присоединиться к сеансу удаленной поддержки через Zoho Assist — якобы для большего удобства. Если жертва согласится, мошенник перехватит управление ее клавиатурой и мышью, включит доступ к буферу обмена и размоет экран, чтобы скрыть дальнейшие действия от пользователя.

После этого в систему устанавливается инструмент удаленного управления Syncro, чтобы обеспечить стороннее присутствие, а также менеджер файлов Rclone или клиент WinSCP — для выкачивания ценных данных с компьютера и подключенных сетевых ресурсов. Процесс в этом случае может занять от нескольких часов до пары недель.

Если у жертвы нет админ-прав, автор атаки не пытается закрепиться в системе, а сразу переходит к краже данных с помощью WinSCP Portable — прямо во время телефонной беседы. В ходе инцидентов, попавших в поле зрения Palo Alto, злоумышленники не пытались продвинуться дальше по сети и довольствовались тем, что нашли у жертвы.

После кражи информации пострадавшему высылается письмо с требованием выкупа; его размер составляет от двух до 78 биткоинов, в зависимости от платежеспособности атакованной организации. Каждой жертве назначается свой криптокошелек, тем, кто проводит платеж в заданные сроки, предоставляется скидка в 25%. Неплательщикам могут угрожать потерей репутации — вымогатели обещают рассказать о случившемся крупным клиентам жертвы, называя их имена.

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru