Генетика против кибератак

Генетика против кибератак

Эррин Фалп (Errin Fulp), адъюнкт-профессор Университета Уэйк Форест в области информатики, и Майкл Кроуз (Michael Crouse), выпускник Уэйк Форест, ведут работу по совершенствованию алгоритма, который способен методом эволюционного отбора выбрать более эффективную компьютерную конфигурацию. Своё вдохновение исследователи черпают из генетики. «Многие недостатки системы безопасности являются результатом низкого качества аппаратных или программных настроек в любой форме их проявления», — говорит Фалп.



Исследователи из Университета Уэйк Форест полагают, что их разработка первой в мире системы для автоматического конфигурирования пользовательских компьютеров поможет защититься от кибератак. «Если вы спросите, как это происходит сейчас, то я отвечу: вы просто создаете систему и в дальнейшем оставляете её без изменений, — говорит Фалп. — Меры в результате сбоев работы системы безопасности предпринимаются уже по факту. Нам необходимо что-то проактивное, то, что сможет просчитывать возможные инциденты заранее», сообщает xakep.ru.

Фалп и Кроуз считают, что именно природа должна дать подсказку в решении проблемы плохого конфигурирования систем. Учёные намерены сфокусироваться на изучении того, как природные системы эволюционируют во времени и как у них получается приспосабливаться к изменяющейся ситуации.

Первые результаты эксперимента показали, что увеличение разнообразия среди конфигураций девайсов улучшает общую защищенность сетей, безо всяких дополнительных нагрузок на системных администраторов.

Как объясняет Кроуз, из-за того, что обычно сисадмины применяют одинаковую конфигурацию для сотен, а иногда и тысяч рабочих станций в корпоративной сети, вирус, попадающий на один компьютер, угрожает сразу и всем остальным. «В случае успеха, автоматизация возможного отражения атак может сыграть ключевую роль в защите критически важных данных в больших организациях», — считает учёный.

Как говорит его коллега, обычно кибератаки протекают в две фазы. Первая — разведка, во время которой нападающий исследует ландшафт и идентифицирует возможные уязвимости в системе. Затем появляются вирус, который осуществляет успешную атаку, если в системе ничего не поменялось. Но даже небольшое изменение в корпоративной системе защиты может отпугнуть атакующего.

Нужно отметить, что Фалп и Кроуз работают также над ещё одним проектом в сфере кибербезопасности. Они тренируют армию «цифровых муравьев», которые должны искать вирусы, пытающиеся причинить вред национальной энергосети. По задумке авторов, «цифровые муравьи» должны «мыслить» как их живые прототипы, уметь обнаруживать следы и предотвращать кибератаки.

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