Рекламная ботсеть похищала по 6 млн долларов ежемесячно

Рекламная ботсеть похищала по 6 млн долларов ежемесячно

Независимая ИТ-компания Spider.io сегодня опубликовала отчет, согласно которому ей удалось обнаружить ботнет, который крадет более 6 млн долларов в месяц за счет фиктивных показов рекламы и поддельных переходов по рекламным объявлениям. Новая ботсеть, получившая название Chameleon, состоит из более чем 120 000 Windows-компьютеров в США, которые симулируют поведение реальных интернет-пользователей, совершая переходы по рекламным объявлениям и генерируя миллионы долларов рекламной выручки, так как с точки зрения рекламных систем они выглядят как обычные люди.

В Spider.io говорят, что мошенничество с кликами стоит рекламодателям довольно больших денег: в среднем рекламодатели платят по 69 центов за 1000 рекламных показов в сети. Chameleion открутила как минимум 14 млрд рекламных показов, обслуживавших 202 сайта на территории США, передает cybersecurity.ru.

Исследователи говорят, что все бот-браузеры выдавали себя за Internet Explorer 7 под управлением Windows 7. Работала бот-сеть через программную разработку Trident, способную работать с JavaScript. "Каждый бот использовал целый арсенал средств, чтобы заставить рекламные системы полагать, что они работают с настоящими пользователями", - говорят в Spider.io. Также в компании говорят, что пользователи зараженных ПК сталкивались с частыми зависаниями и перезагрузками компьютеров.

На момент блокировки бот-сети, под ее контролем было не менее 50 000 статических IP-адресов, помогавших создавать легитимность рекламных переходов.

Первые следы рекламной бот-сети были обнаружены еще в декабре 2012 года, а в феврале активность Chameleon значительно выросла.

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru