Троянская программа Bicololo направлен на российские соцсети

Троянская программа Bicololo направлен на российские соцсети

компания ESET сообщает новые подробности о троянской программе Win32/Bicololo, нацеленной на пользователей российских социальных сетей. Напомним, что Win32/Bicololo.A – троян, целью которого является ­кража персональных данных интернет-пользователей. Данная угроза распространяется под видом ссылок на графические файлы с расширением .jpg. При активации подобной ссылки вместо изображения загружается троянец.

Попав на компьютер, вредоносная программа модифицирует системный файл hosts, чтобы при попытке пользователя зайти на определенный легальный сайт, тайно перенаправлять его на фальшивую страницу, принадлежащую злоумышленникам. Вся информация, введенная пользователем на такой странице, автоматически попадает к злоумышленникам.

В файле hosts, модифицированном программой Win32/Bicololo, были обнаружены ссылки на сайты «Одноклассники» и «Вконтакте», а также на портал Mail.ru – т.е. угроза нацелена на пользователей именно этих ресурсов.

Следует отметить, что, хотя измененный файл hosts содержит адреса мобильных версий сайтов (m.ok.ru, m.vk.com и др.), угроза Win32/Bicololo не распространяется на мобильные платформы и рассчитана только на семейство операционных систем Windows.

Эксперты ESET обнаружили образцы описываемой модификации Win32/Bicololo в один день в четырех разных странах: Аргентине, Бразилии, Колумбии и Чили. Именно поэтому сначала предполагалось, что эта угроза имеет латиноамериканское происхождение.

Тем не менее, детальный анализ угрозы подтверждает ее российские корни: в коде Win32/Bicololo встречаются комментарии на русском языке. Кроме того, в одном из файлов, создаваемых вредоносной программой, была обнаружена фраза «стою у трапа самолета». Это строка из песни «Аэропорт» 1987 года, которую исполнял Александр Барыкин.

По данным экспертов ESET, сайты с доменами .ar, .br, .cl и .co, использованные для размещения вредоносного ПО, являются вполне легальными ресурсами. Они специально были заражены программами-взломщиками с целью распространения данной модификации Win32/Bicololo. Скорее всего, эти сайты были обнаружены злоумышленниками путем автоматического сканирования на предмет уязвимостей.

Кроме того, в своей схеме кибератаки преступники использовали два сервера. На одном были размещены фальшивые аналоги главных страниц «Вконтакте», «Одноклассники» и Mail.ru, второй использовался для связи с вредоносной программой. Эти сервера могли быть арендованы или взломаны киберпреступниками. Судя по IP-адресам, они расположены за пределами Латинской Америки.

В 2013 году семейство троянов Win32/Bicololo неизменно попадает в рейтинг наиболее распространенных в России вредоносных программ, ежемесячно составляемый аналитиками ESET.

Необходимо отметить, что различные модификации Bicololo могут распространяться разными способами, маскируясь под легальные приложения или файлы. Компания ESET рекомендует соблюдать осторожность, не открывать ссылки в незапрошенных сообщениях и не отключать антивирусное ПО.

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