Полное разоблачение 30-миллионного ботнета Bredolab

Полное разоблачение 30-миллионного ботнета Bredolab

Ботнет Bredolab появился в середине 2009 года и насчитывал за время своего существования около 30 миллионов зараженных компьютеров из разных стран мира. В октябре 2010 года он был закрыт отделом полиции Нидерландов по борьбе с киберпреступлениями. В статье Алексей Кадиев из Лаборатории Касперского "разоблачает" вирусные технологии, использованные при построении данного ботнета, который успешно функционировал на протяжении длительного времени.



Особенность ботнета Bredolab заключалась в автоматическом способе формирования зомби-сети и близком к замкнутому циклу ее построения. Для начала злоумышленники использовали взломанные легитимные сайты, посетители которых перенаправлялись на вредоносные ресурсы, с которых и происходило заражение пользовательских компьютеров зловредом Backdoor.Win32.Bredolab. Этот зловред, среди прочего, загружал в систему троянца, "охотившегося" за паролями к ftp-аккаунтам и передававшего их хозяину ботсети. Так злоумышленники получали доступ к сайту жертвы и внедряли в него вредоносный код. После того как другой пользователь посещал зараженный сайт, данная схема повторялась. Таким образом, был налажен автоматический процесс самоподдержания ботнета.

При этом киберпреступники не останавливались на достигнутом и постоянно находили новые способы повышения количеств заражения пользовательских машин. Например, вредоносный код внедрялся в популярные интернет-ресурсы или распространялся посредством спам-рассылки, имитирующей сообщения от имени Twitter, YouTube, Amazon, Facebook, Skype.

"Ввиду сложности Bredolab, можно предположить, что он контролировался не одним человеком. Однако пока известно об аресте единственного злоумышленника, связанного с этим ботнетом. Существует вероятность того, что спустя какое-то время остальные участники преступной группы могут продолжить начатое, так как схема, придуманная и реализованная ими, достаточно эффективна. Более того, технологии, использованные для создания и поддержки работоспособности данного ботнета, могут быть приняты на вооружение и другими киберпреступниками", - считает Алексей Кадиев.

Одной из мер по предотвращению заражения веб-сайтов является своевременное обновление программного обеспечения ресурса - так можно свести к минимуму возможность использования злоумышленниками уязвимостей в коде сайта. Кроме того, следует помнить о существовании сервисов и систем сканирования сайтов для обнаружения вредоносного кода, а также несанкционированного изменения контента.

В целях безопасности лучше отключить автоматическое сохранение ftp-паролей в ftp-клиентах, а также периодически создавать резервные копии сайта (баз данных, файлов, в которых может храниться важная информация) на случай, если в результате заражения данные окажутся испорченными.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru