Самый свежий троянец для вашего Android

Самый свежий троянец для вашего Android

Сегодня уже никого не удивишь таким способом кражи денег у владельцев Android-смартфонов, как отправка коротких сообщений на платные номера. Многие пользователи хорошо проинформированы о таких угрозах и привыкли следить за своим мобильным счетом. Однако специалисты «Лаборатории Касперского» обнаружили принципиально новую схему работы мобильных зловредов, которая позволяет злоумышленникам быстро и незаметно украсть у ничего не подозревающей жертвы значительную сумму денег.

Особенность текущей схемы работы SMS-троянцев, рассылающих сообщения на премиум-номера, заключается в том, что при монетизации украденных средств, значительная часть денег уходит «посредникам», зачастую ни о чем не подозревающим: оператору сотовой связи, контент-провайдеру и организаторам партнерской программы. Поэтому чаще всего зловред старается отправить сразу 2-3 дорогих сообщения на весомую сумму, например, 1000 рублей, что привлекает внимание жертвы. В такой ситуации появление новых способов отъема денег у населения было лишь вопросом времени.

В июле эксперты «Лаборатории Касперского» обнаружили троянец, задачей которого было выполнение инструкций, поступающих с удаленного командного сервера. Это характерное поведение для вредоносов такого класса, однако, дальнейшее расследование показало, что новый SMS-зловред предоставлял своим владельцам возможность хищения денег не с мобильного, а c банковского счета жертвы.

Данный троянец лишен самостоятельности и, связываясь с управляющим сервером, только транслирует команды злоумышленника, пересылая обратно результат. Специалистам «Лаборатории Касперского» удалось перехватить несколько поступивших команд. В ходе выполнения одной из них троянец отправил SMS со словом «BALANCE» на номер сервиса «Мобильного Банка» Сбербанка России. Получив ответ от банка с информацией о подключенном счете и его балансе, зловред передавал его преступникам.

Такое поведение троянца позволяет предположить, что следующим шагом будет перевод любой доступной в «Мобильном банке» суммы на мобильный номер злоумышленников. Далее украденные деньги могут быть использованы или обналичены. Например, большая тройка операторов сотовой связи позволяет переводить деньги с мобильного счета на QIWI кошелек, откуда впоследствии их можно вывести на банковскую карту и обналичить. А для того чтобы жертва как можно дольше оставалась в неведении, троянец тщательно заметает следы своей деятельности, перехватывая SMS и звонки со стороны банка.

«Мы хотим напомнить, что мобильные зловреды постоянно эволюционируют, реализовывая принципиально новые схемы атак, – комментирует появление новой схемы кражи денежных средств Виктор Чебышев, ведущий антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского». – Быть готовым к новым угрозам можно только в случае если ваше Android-устройство защищено антивирусным приложением с регулярно обновляемыми базами – таким, как Kaspersky Internet Security для Android».

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

Челябинские ученые предложили систему защиты от сбоев промышленных систем

Чтобы защитить промышленные системы от атак и сбоев, коллектив исследователей из Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) предложил подход, основанный на принципах поведенческой аналитики. В основе решения лежит нейросеть Кохонена.

Результаты исследования российских специалистов опубликованы в сборнике International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).

Разработанная в ЮУрГУ система работает в два этапа. Сначала она анализирует функционирование объекта в нормальном режиме и формирует эталонную модель. Затем переходит в режим мониторинга и оценивает поступающие данные, сравнивая их с полученной «нормой». При обнаружении значительных отклонений нейросеть подаёт сигнал о потенциально опасной ситуации.

Во время тестирования система правильно классифицировала 94% данных. Обучение нейросети заняло около 3,5 минут. Кроме того, решение успешно выявило действия, характерные для кибератак на промышленные объекты.

Разработчики планируют повысить точность модели и расширить её возможности для распознавания различных, в том числе сложных, сценариев атак.

«Ключевое преимущество нашего подхода — использование нейросети Кохонена, которая способна работать с большими массивами данных, когда показателей много и они тесно взаимосвязаны. Классические алгоритмы часто не справляются с такими объёмами и сложностью», — рассказал РИА Новости заведующий кафедрой «Защита информации» ЮУрГУ Александр Соколов.

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