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.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru