Android-вредонос SpyAgent применяет OCR для кражи ключей от криптокошельков

Android-вредонос SpyAgent применяет OCR для кражи ключей от криптокошельков

Android-вредонос SpyAgent применяет OCR для кражи ключей от криптокошельков

Новый образец вредоносной программы для Android, получивший имя SpyAgent, задействует технологию оптического распознавания символов (optical character recognition, OCR) для кражи аутентификационных данных от криптовалютных кошельков.

В частности, SpyAgent может вытаскивать фразы для восстановления доступа к кошелькам из скриншотов, сохранённых на мобильных устройствах.

Такие фразы, как правило, содержат от 12 до 24 слов и применяются в качестве запасного метода аутентификации на случай, если пользователь забыл пароль, потерял основное устройство или просто хочет перевести свои средства на новый девайс.

Именно поэтому фразы для восстановления доступа к криптокошелькам так интересуют киберпреступников, ведь с их помощью они могут без особого труда выкрасть цифровую валюту жертвы.

В новой вредоносной кампании, на которую указали специалисты McAfee, злоумышленники распространяют как минимум 280 вредоносных APK на сторонних площадках.

В качестве основных векторов используются СМС-сообщения и посты в социальных сетях. Если SpyAgent найдёт на устройстве медиафайлы, на которых запечатлены фразы для восстановления доступа, в дело вступает OCR для распознавания символов и извлечения аутентификационной информации.

Помимо этого, вредоносное приложение отправляет на командный сервер (C2) следующие данные:

  • список контактов (видимо, для дальнейшего распространения через СМС-сообщения);
  • входящие текстовые сообщения, включая содержащие одноразовые коды (OTP);
  • сохранённые на устройстве изображения;
  • общую информацию о девайсе.

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru