G Data Software: Спам-письма можно узнать по ошибкам киберпреступников

G Data Software: Спам-письма можно узнать по ошибкам киберпреступников

Согласно данным специалистов лаборатории безопасности G Data Software, интернет-злоумышленников, рассылающих спам с опасными ссылками, нередко выдают стилистические, грамматические и пунктуационные ошибки, по которым пользователь может легко распознать мошеннические сообщения.



Как отмечают в G Data Software, для неспециалистов сложно составить и отправить сообщения на разных языках без единой ошибки, потому что для рассылки фишинга злоумышленникам из разных стран необходимо обращаться к адресату на его родном языке. Но так как далеко не все мошенники полиглоты, им приходится прибегать к помощи автоматических онлайн-переводчиков в целях «локализации» спама. Именно поэтому некоторые предположения нелогичны и звучат как «калька» с оригинального языка. Если же преступники не допускают каких-либо ошибок, такие атаки называют «сложными», говорится в сообщении компании.

Помимо грамматических ошибок, кибермошенники зачастую допускают в тексте оплошности, которые легко выдают природу сообщения. Как известно, большая часть спам-сообщений адресована пользователям от «банков». В частности, мошенники нередко присылают потенциальным жертвам письма о необходимости обновления системы безопасности счета или подтверждения личных данных. Однако автор письма может допустить ошибку в написании названия организации-отправителя.

Таким образом, если пользователь будет обращать внимание на подобные ошибки, то он становится менее подверженным компьютерным-атакам со стороны любителей легких денег, подчеркнули в G Data Software. Специалисты лаборатории G Data Software также советуют пользователям выполнять следующие действия при получении сообщения от незнакомых людей: при отсутствии счета на PayPal / «Яндекс. Деньги» / WebMoney/ «Деньги@Mail.ru» и др. не следует открывать сообщения о состоянии счета или возможных угрозах сервиса; получателю письма первым делом необходимо проветрить электронный адрес отправителя, поскольку вряд ли сотрудник банка будет иметь подобный адрес – lilly@free_email_provider; важно знать, адресовано ли письмо лично пользователю – так, приветствия типа «Dear bill_jones,» указывает на спам, потому что это лишь копия с электронного адреса пользователя перед @; большое количество ошибок в официальном письме из «банка» также указывает на мошенничество; перед нажатием на гиперссылку пользователю необходимо сначала навести мышку на ссылку, чтобы распознать её – банк с сайтом по адресу jgepi.h429.any_domain/login вряд ли долго продержался на рынке; адресату спам-письма не стоит обращать внимания на необходимость совершения электронных переводов по интернету; не следует нажимать на ссылку «отписаться от рассылки» (unsubscribe) в такого рода письмах – эта опция только подтверждает адрес, как активный, после чего пользователь рискует получить еще большее количество писем от неизвестных банков.

Источник

455 приложений превратили Android-смартфоны в рекламных зомби

Исследователи HUMAN раскрыли крупную кампанию под названием Trapdoor, нацеленную на пользователей Android. Схема объединяла вредоносную рекламу, фейковые приложения и скрытую накрутку показов. В операции использовались 455 вредоносных Android-приложений и 183 C2-домена, контролируемых злоумышленниками.

Пользователь скачивал вроде бы безобидное приложение — например PDF-просмотрщик, чистильщик устройства или другую утилиту.

После запуска оно показывало фейковые уведомления об обновлении и подталкивало установить ещё одно приложение. А вот уже второй этап запускал скрытые WebView, открывал HTML5-домены злоумышленников и начинал запрашивать рекламу.

В пике, по данным исследователей, Trapdoor генерировал до 659 млн рекламных запросов в день. Приложения, связанные с кампанией, скачали более 24 млн раз. Основной объём трафика шёл из США, на них пришлось больше трёх четвертей активности.

 

Главная хитрость в том, что мошенники использовали инструменты атрибуции установок — легитимные технологии, которые помогают маркетологам понимать, откуда пришёл пользователь.

Только здесь их применяли не для честной аналитики, а чтобы включать вредоносное поведение только у тех, кто пришёл через рекламные кампании самих злоумышленников. Если приложение скачать напрямую из Google Play или установить вручную, оно могло вести себя тихо и не палиться перед исследователями.

Trapdoor совмещал сразу несколько подходов: распространение через вредоносную рекламу, скрытую монетизацию через рекламный фрод и многоступенчатую доставку дополнительных приложений.

Второй этап занимался автоматизированным фродом, запускал невидимые WebView и обращался к подконтрольным доменам для получения рекламы. Короче, телефон пользователя превращался в маленький станок для печати рекламных денег.

Для маскировки операторы кампании использовали обфускацию, антианализ и имитацию легитимных SDK.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru