Фигуранту американского дела о распространении трояна Raccoon дали 5 лет

Фигуранту американского дела о распространении трояна Raccoon дали 5 лет

Фигуранту американского дела о распространении трояна Raccoon дали 5 лет

В окружном суде Западного Техаса огласили приговор Марку Соколовскому: 28-летнего украинца, сознавшегося в причастности к массовым попыткам кражи данных с помощью инфостилера Raccoon, наказали лишением свободы на пять лет.

Согласно материалам дела, осужденный являлся одним из создателей и операторов сервиса на основе Raccoon (Malware-as-a-Service, MaaS). Арендаторы трояна распространяли его различными способами, а украденные им данные использовали для совершения финансовых преступлений либо выставляли на продажу.

По данным ФБР, аффилиатам MaaS суммарно удалось скомпрометировать свыше 52 млн учеток. В результате их использования миллионы граждан разных стран стали жертвами мошеннических схем и атак шифровальщиков.

В США против Соколовского выдвинули обвинения в сговоре с целью мошенничества, нанесения вреда чужим компьютерам, отмывания денег и массовой кражи личных данных.

Арест гражданина Украины состоялся в Нидерландах в 2022 году. Одновременно ФБР вместе с голландскими и итальянскими партнерами разрушило инфраструктуру Raccoon, отключив серверы, используемые версией 1.0 трояна.

В феврале этого года фигуранта дела о Raccoon выдали США для участия в судебном процессе. В октябре суд заслушал покаянное заявление — подсудимый сознался в преступном сговоре и причастности к заражению чужих систем.

По условиям соглашения о признании вины у Соколовского конфискуют около $24 тыс., полученных противозаконными методами. Ему также предстоит уплатить более $910,8 тыс. в возмещение причиненного ущерба.

Без контекста детектор пропустил 95% Android-вредоносов

Чем больше разрешений просит Android-приложение, тем подозрительнее оно выглядит для алгоритма. Правда, резервному копированию, антивирусу или системе родительского контроля доступ к половине смартфона нужен по работе. Но детекторы решили не разбираться и устроили охоту на невиновных.

Исследователи из Сингапурского университета менеджмента и Нанькайского университета проверили шесть популярных детекторов, включая Drebin, MalScan и MaskDroid.

Им скормили 270 безопасных приложений из 49 категорий Google Play, каждое из которых запрашивало не менее девяти опасных разрешений.

Большинство систем записали во вредоносы больше половины выборки. LLM-детектор LAMD разогнал ложные срабатывания до 80%. Если поставить такой фильтр на входе в магазин приложений или корпоративную инфраструктуру, аналитики будут разгребать очередь, почти целиком набитую легальным софтом.

 

Проблема в старом принципе: детекторы ищут сходство с известными угрозами. Широкий набор разрешений часто встречается у зловредов, но ровно так же выглядят бэкап-сервисы, антивирусы и инструменты управления устройствами. Как сформулировали авторы работы, отклонение — ещё не вредоносность.

Их система PRAXIS пытается смотреть не только на набор API, но и на контекст. Сначала ИИ предполагает возможную атаку, затем система ищет подтверждающую цепочку вызовов в коде, а после проверяет, соответствует ли поведение назначению приложения и тексту интерфейса.

Такой подход снизил долю ложных тревог на безопасной выборке до 13%, а пропуск вредоносов — примерно до одного из девяти. Однако стоило убрать финальную проверку контекста, как система пропустила 95,3% угроз. Код остался тем же, но без ответа на вопрос «зачем приложение это делает?» защита практически развалилась.

До массового применения PRAXIS тоже далеко: анализ стоит около $0,56 за приложение, а интерфейс и названия функций может подделать сам злоумышленник. Да и 13 ложных тревог на сотню — всё ещё не автоматика, а очередь к живому аналитику.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru