Вредоносный код в отместку за увольнение

Вредоносный код в отместку за увольнение

На этой неделе суд приговорил бывшего сотрудника управления по транспортной безопасности (УТБ) к двум годам лишения свободы за попытку внедрения вредоносного кода в систему проверки пассажиров.

Сорокашестилетний Дуглас Джеймс Дучак, житель города Колорадо Спрингс, США,  в течение пяти лет трудился в УТБ в качестве аналитика департамента информационных технологий. Помимо этого, за его плечами 25 лет опыта работы на аналогичных позициях.

Согласно сообщению, 23 октября 2009 года руководство управления решило освободить его от занимаемой должности, попросив освободить место к концу месяца. Перед тем как уйти со службы, рассерженный аналитик решил отомстить работодателю, внедрив в систему вредоносный код. Вредонос мог отключить полностью систему проверки пассажиров, таким образом помешав агентам по безопасности предотвратить проникновение террористов на борт самолета.   

Но, к счастью, попытка не удалась: код не был активирован. Спустя несколько часов подозреваемый был пойман «с поличным». Дело в том, что камерами наблюдения, установленными в секретной зоне, было зафиксировано, что Дучаг воспользовавшись компьютером коллеги, скопировал вредонос в систему. По всей видимости, таким образом он пытался замести следы своих деяний.

В суде, Дучак принес извинения компании и объяснил свои действия тем, что сообщение руководства ввергло его в шок. Однако, он признал себя виновным по предявленному обвинению.

Судья же, учитывая безупречную службу подсудимого, отнеся к нему благосклонно. Помимо 2х лет лишения свободы, Дучак будет должен возместить убытки компании в размере $60587, которые были потрачены на расследование и восстановление системы, а также пройти курс терапии в психиатрической клинике.

Напомним, что по этой статье предполагается наказание в виде 10 лет лишения свободы и штрафа в размере 250000 долларов.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox появилась новая модель машинного обучения, которая помогает выявлять неизвестные и скрытые вредоносные программы. Песочница анализирует поведение программ по сетевой активности и может заметить угрозы, которые не удаётся поймать обычными методами.

Разработчики отмечают, что один из самых надёжных способов обнаружить зловред — это изучение подозрительных следов в сетевом трафике.

Новая ML-модель как раз обучена отличать «чистые» данные от вредоносных, разбирая пакеты и фиксируя нетипичные признаки поведения.

За последние полгода в песочницу добавили сотни новых правил и сигнатур для анализа трафика, что позволило расширить набор инструментов для поиска программ-вымогателей и атак нулевого дня.

Ещё одно заметное нововведение — проверка QR-кодов. Согласно исследованию, почти половина писем с QR-ссылками содержит зловред или спам. Теперь система может извлекать такие ссылки из писем и вложений и анализировать их на предмет угроз.

Появилась и дополнительная гибкость для специалистов по безопасности: можно писать собственные YARA-правила, настраивать очередь проверки и задавать приоритеты анализа в зависимости от источника или типа файла.

Кроме того, PT Sandbox научилась работать с S3-совместимыми облачными и локальными хранилищами — это позволяет проверять безопасность загружаемых данных вроде кода, изображений или архивов.

И наконец, через веб-интерфейс теперь можно вручную запускать поведенческий анализ отдельных файлов. Это даёт возможность глубже исследовать подозрительные объекты и быстрее реагировать на потенциальные атаки.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru