Половина эксплойтов в даркнете нацелена на уязвимости 0-day и N-day

Половина эксплойтов в даркнете нацелена на уязвимости 0-day и N-day

Половина эксплойтов в даркнете нацелена на уязвимости 0-day и N-day

В период с января 2023 года по сентябрь 2024-го эксперты «Лаборатории Касперского» обнаружили в даркнете и теневых телеграм-каналах 547 объявлений о купле и продаже эксплойтов. Как оказалось, 51% из них нацелен на уязвимости нулевого и первого дня.

Последние фигурируют в иноязычных публикация как one-day и N-day, так как при наличии патча на его применение на местах обычно уходит более одного дня.

Наибольшим спросом пользуются эксплойты к уязвимостям RCE и LPE (локального повышения привилегий). За первые в среднем просят $100 тыс., за вторые — $60 тысяч.

 

«Пики активности на рынке эксплойтов непредсказуемы, и их сложно привязать к конкретным событиям, — отметила Анна Павловская, старший аналитик в команде Kaspersky Digital Footprint Intelligence. — Интересно, что в мае в даркнете был продан один из самых дорогих эксплойтов за анализируемый период, предположительно для уязвимости нулевого дня в Microsoft Outlook; цена составила почти два миллиона долларов США».

Дорогие покупки такого рода могут себе позволить только злоумышленники, не стесненные в ресурсах — такие как APT-группы, занимающиеся шпионажем в пользу какого-либо государства. В будущем году, по прогнозам Kaspersky, такие ОПГ расширят использование ИИ-технологий для автоматизации сбора информации о целях, создания вредоносных скриптов и управления резидентными зловредами.

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