Cпециалисты «Лаборатории Касперского» помогли задержать киберпреступника

Cпециалисты «Лаборатории Касперского» помогли задержать киберпреступника

В конце августа Среднеахтубинский районный суд Волгоградской области вынес приговор 24-летнему Азамату Вербицкому, продававшему вредоносное программное обеспечение, направленное на кражу личных данных и парольно-кодовой информации для доступа к банковским системам. Отдел расследований компьютерных инцидентов «Лаборатории Касперского» осуществил техническое сопровождение операции по задержанию злоумышленника.

Правоохранительные органы обратились в «Лабораторию Касперского» за техническим содействием – для подтверждения версии следствия, подозревавшего жителя Волгоградской области в продаже интернет-пользователям на многочисленных закрытых форумах банковских троянцев. По оценке экспертов, ущерб от продаж этих вредоносных программ исчисляется несколькими миллионами долларов.

Специалисты «Лаборатории Касперского» провели исследование содержимого жесткого диска подозреваемого, где были обнаружены исходные коды приложений, которые классифицируются как банковские троянские программы. Данное вредоносное ПО было специально создано для получения неправомерного доступа к реквизитам онлайн банковских систем. Имея эти данные, злоумышленник совершает уже реальные хищения денежных средств, настолько крупные, насколько может позволить банковский счет жертвы. Решением суда киберпреступник признан виновным по статье «Мошенничество» и приговорен к 1 году и 3 месяцам в колонии общего режима.

«До некоторых пор киберпреступники в России были уверены в собственной безнаказанности, позволяя себе любые грубо реализованные и неприкрытые злонамеренные действия. В данном случае злоумышленник тоже не отягощал себя скрытием следов и вел торговлю троянскими программами почти в открытую, очевидно, полагая, что закон в Интернете бессилен. Уверен, что кибернегодяи все чаще будут сталкиваться не только с техническими защитными решениями, но и совершенно реальным уголовным наказанием за свои действия», – прокомментировал приговор суда Руслан Стоянов, руководитель отдела расследования компьютерных инцидентов «Лаборатории Касперского».

«В этой операции специалисты «Лаборатории Касперского» оказали следствию техническое содействие по сбору доказательной базы, послужившей основой в данном уголовном деле. Наше сотрудничество – наглядный пример эффективного государственно-частного партнерства, благодаря которому принцип неотвратимости наказания реализуется в полном объеме», – отметил Игорь Чекунов, заместитель генерального директора по юридическим вопросам «Лаборатории Касперского».

Все чаще расследования преступлений в сфере информационных технологий доводятся до суда, а хакеры получают адекватное наказание. Данный эпизод – один из многих в практике отдела расследования компьютерных инцидентов «Лаборатории Касперского». Своевременное привлечение специалистов отдела помогает компаниям вовремя выявить сам инцидент, локализовать его распространение, произвести пост-анализ для восстановления хронологии событий и выявления использованных инструментов, а также установить личность злоумышленников в рамках возбужденного уголовного дела.

«Не снимайте меня»: как случайные прохожие смогут управлять видеосъёмкой

Камеры сегодня повсюду: в смартфонах, умных очках, экшн-камерах и даже в «умных» дверных звонках. Проблема в том, что в кадр регулярно попадают люди, которые вовсе не давали согласия на съёмку. Исследователи из Калифорнийского университета в Ирвайне решили проверить, можно ли это исправить и представили систему BLINDSPOT.

BLINDSPOT (PDF) — это прототип системы, которая позволяет случайным прохожим прямо сигнализировать камере о своих предпочтениях по конфиденциальности.

Без регистрации, без загрузки биометрии в облако и без привязки к личности. Всё работает локально, на устройстве.

Если человек попадает в поле зрения камеры и подаёт сигнал, система находит его лицо, отслеживает его и автоматически размывает изображение ещё до сохранения или передачи видео. Причём BLINDSPOT проверяет, что сигнал действительно исходит от того, чьё лицо находится в кадре — если «география» не сходится, команда просто игнорируется.

Прототип реализовали на обычном смартфоне Google Pixel.

Исследователи протестировали сразу три варианта, как прохожий может «договориться» с камерой:

1. Жесты руками. Самый простой вариант — провести рукой перед лицом, чтобы включить размытие, и повторить жест в обратную сторону, чтобы его отключить. Никакого дополнительного оборудования не нужно. На расстоянии до 1-2 метров система срабатывала почти безошибочно, а реакция занимала меньше 200 миллисекунд.

2. Световой маячок. Во втором сценарии человек носит с собой небольшой LED-маячок, который мигает в заданном шаблоне и передаёт цифровой сигнал камере. Такой способ работает уже на расстоянии до 10 метров в помещении, с точностью около 90% и без ложных срабатываний. Время отклика — чуть больше полсекунды.

3. UWB-метка. Третий вариант использует ultra-wideband — радиотехнологию с очень точным определением расстояния и направления. Камера и метка обмениваются короткими сигналами через Bluetooth и UWB. Этот способ оказался самым стабильным: точность часто превышала 95%, система корректно работала с несколькими людьми сразу и не давала ложных срабатываний.

 

Главный вывод исследователей — управление приватностью «со стороны прохожего» вполне реально даже на обычном смартфоне.

Как и ожидалось, есть нюансы. Во-первых, расстояние: система должна «видеть» лицо. На практике это означает максимум около 10 метров — дальше лица становятся слишком мелкими для надёжного распознавания.

Во-вторых, толпы. Когда в кадре появляется больше восьми человек, производительность падает: растёт задержка, теряются кадры. Это ограничение связано с обработкой видео на устройстве и одинаково проявляется для всех способов сигнализации.

В-третьих, условия съёмки. Яркий солнечный свет мешает световым маячкам, движение в плотной толпе снижает точность жестов. Задержка между сигналом и фактическим размытием может составлять от долей секунды до двух секунд — и в этот момент запись всё ещё идёт.

Наконец, вопрос железа. Два из трёх вариантов требуют дополнительных устройств, которые пока не являются массовыми. Поддержка таких сигналов напрямую со смартфонов — скорее идея на будущее.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru