Моряк взломал 30 правительственных систем США

Моряк взломал 30 правительственных систем США

Бывший моряк военно-морского флота США Николас Пол Найт обвиняется во взломах 30 правительственных систем, в число которых входят ВМС США, Гарвардский университет и Департамент внутренней безопасности. Как утверждается, Найт являлся главой хакерской группы Digi7al, взламывавшей системы с целью кражи персональных данных с целью препятствовать правосудию и повредить системы крупных госструктур. Николас Найт работал на атомном авианосце в качестве системного администратора и осуществил несколько взломов прямо с борта корабля.

Взломы компьютеров продолжались в период с апреля 2012 года по июнь 2013. По данным следствия, за всё время атак были скомпрометированы персональные данные 220 000 частных лиц, включающие имена, даты рождения и пароли от аккаунтов. Информация о 20 из них была выложена хакерами в социальную сеть Twitter, из-за чего злоумышленники были обнаружены с нарушениями.

«Взломать 30 правительственных систем не такая простая задача для хакеров, — говорит Александр Ковалёв, заместитель генерального директора Zecurion. — Учитывая, что злоумышленник работал системным администратором, несложно догадаться, что инсайдер имел доступ к некоторым конфиденциальным данным военно-морского флота и других крупных госструктур США».

Это не первый случай взлома системы военно-морских сил США. В прошлом году, иранскими хакерами был взломан компьютер вице-адмирала ВМС США Майкла Роджерса.

Без контекста детектор пропустил 95% Android-вредоносов

Чем больше разрешений просит Android-приложение, тем подозрительнее оно выглядит для алгоритма. Правда, резервному копированию, антивирусу или системе родительского контроля доступ к половине смартфона нужен по работе. Но детекторы решили не разбираться и устроили охоту на невиновных.

Исследователи из Сингапурского университета менеджмента и Нанькайского университета проверили шесть популярных детекторов, включая Drebin, MalScan и MaskDroid.

Им скормили 270 безопасных приложений из 49 категорий Google Play, каждое из которых запрашивало не менее девяти опасных разрешений.

Большинство систем записали во вредоносы больше половины выборки. LLM-детектор LAMD разогнал ложные срабатывания до 80%. Если поставить такой фильтр на входе в магазин приложений или корпоративную инфраструктуру, аналитики будут разгребать очередь, почти целиком набитую легальным софтом.

 

Проблема в старом принципе: детекторы ищут сходство с известными угрозами. Широкий набор разрешений часто встречается у зловредов, но ровно так же выглядят бэкап-сервисы, антивирусы и инструменты управления устройствами. Как сформулировали авторы работы, отклонение — ещё не вредоносность.

Их система PRAXIS пытается смотреть не только на набор API, но и на контекст. Сначала ИИ предполагает возможную атаку, затем система ищет подтверждающую цепочку вызовов в коде, а после проверяет, соответствует ли поведение назначению приложения и тексту интерфейса.

Такой подход снизил долю ложных тревог на безопасной выборке до 13%, а пропуск вредоносов — примерно до одного из девяти. Однако стоило убрать финальную проверку контекста, как система пропустила 95,3% угроз. Код остался тем же, но без ответа на вопрос «зачем приложение это делает?» защита практически развалилась.

До массового применения PRAXIS тоже далеко: анализ стоит около $0,56 за приложение, а интерфейс и названия функций может подделать сам злоумышленник. Да и 13 ложных тревог на сотню — всё ещё не автоматика, а очередь к живому аналитику.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru