Сотрудники ВС США расплатились за передачу своих персональных данных через P2P сеть

Сотрудники ВС США расплатились за передачу своих персональных данных через P2P сеть

Утечка персональных данных через P2P сети в последнее время становится серьезной проблемой для пользователей и компаний, использующих их для работы. Зачастую, клиенты таких сервисов не понимают всей опасности и открывают папки, содержащие конфиденциальную информацию для всех пользователей.

Недавно сорокапятилетний житель штата Калифорния Рене Куимби был осужден на 75 месяцев лишения свободы за кражу и незаконное использование персональных данных сотрудников сухопутных войск и военно-воздушных сил США.

Для сотрудников упомянутых структур был организован специальный сервис Army and Air Force Exchange Services (AAFES), с помощью которого они могли оперативно обмениваться различной информацией, в том числе и персональными данные служащих.

Мошенник, изучив ресурс AAFES.com, обнаружил открытые файлы с логинами и паролями к аккаунтам пользователей сервиса и, естественно, воспользовавшись возможностью, загрузил их к себе на компьютер. Далее, с помощью службы поддержки сайта, он заполучил информацию по кредитным картам STAR. Надо сказать, что для этого, ему необходимо было знать ответ на секретный вопрос. Однако, предоставив в службу поддержки логин и пароль к аккаунту, коими являлись номер социального страхования и дата рождения, мошенник смог получить желаемое.  

Попавшие в его распоряжение средства осужденный тратил как можно скорее, делая заказы в он-лайн магазинах электроники. Он покупал все, что только возможно, начиная от компьютеров и плееров и заканчивая стиральными машинами. Все заказы он отправлял на различные адреса в пределах штата, откуда потом забирал. А для пополнения кредитных карт он использовал данные с изображений платежных чеков, которые также находились в общем доступе на сервере указанного ресурса. Таким образом, злоумышленник действовал четыре года, пока администрация AAFES не изменила политику и не прекратила передачу конфиденциальных данных через открытые серверы.

В результате проведенного расследования на компьютере мошенника было обнаружено несколько сотен файлов с конфиденциальной информацией, а общее количество его жертв составило 650 человек.

Помимо лишения свободы суд также приговорил Куимби к выплате штрафа в размере 250000 долларов США.

Атакующие прячут зловред в эмодзи и обходят ИИ-фильтры

Киберпреступники стали чаще использовать эмодзи и другие особенности Unicode, чтобы прятать вредоносный код, обходить фильтры и ускользать даже от ИИ-защиты. Новый тренд уже получил название emoji smuggling — «контрабанда через эмодзи».

Суть проста: злоумышленники кодируют команды и данные в символах, которые выглядят безобидно.

Это могут быть эмодзи, похожие друг на друга буквы из разных алфавитов (гомоглифы), невидимые символы Unicode или специальные знаки, меняющие порядок отображения текста. В итоге человек видит одно, а система обрабатывает совсем другое.

Один из популярных приёмов — подмена символов в доменах. Например, «apple.com» можно зарегистрировать с кириллическими буквами, которые визуально почти не отличаются от латиницы. В браузере адрес выглядит привычно, но ведёт на фишинговую страницу. Такие IDN-гомографические атаки известны давно, но сейчас они становятся частью более сложных схем.

Другой класс трюков — невидимые символы вроде Zero Width Space (U+200B). Они не отображаются на экране, но меняют структуру строки. Это позволяет «сломать» простые сигнатурные фильтры и при этом сохранить работоспособность кода. Исследователи уже показали инструменты, с помощью которых можно спрятать целый JavaScript-модуль в «пустом» файле за счёт нулевой ширины символов.

Отдельная тема — использование эмодзи как контейнера для данных. За счёт особенностей Unicode, тегов и вариационных селекторов можно зашифровать команды внутри последовательности иконок. Для логов и систем мониторинга это выглядит как обычные смайлики, но специальный декодер превращает их, например, в инструкции «скачать», «удалить», «выполнить».

Особенно тревожит исследователей влияние таких техник на ИИ-системы. По данным Mindgard, FireTail и других компаний, Unicode-манипуляции и «эмодзи-контрабанда» позволяют обходить фильтры безопасности LLM почти со 100-процентной эффективностью. Скрытая нагрузка может активироваться после простой расшифровки внутри модели, даже если видимый текст выглядит безобидно.

Проблема в том, что полностью запретить Unicode невозможно: бизнес глобален, пользователи пишут на разных языках, а эмодзи стали частью повседневного общения. Поэтому эксперты рекомендуют не блокировать символы, а внедрять более глубокую нормализацию и проверку входных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru