Шифровальщик-вымогатель Onion теперь требует 1500 евро

Шифровальщик-вымогатель Onion теперь требует 1500 евро

Лаборатория Касперского предупреждает российских пользователей о распространении серьезной угрозы – новой модификации шифровальщика-вымогателя Onion, способной обходить защитные механизмы многих антивирусных продуктов.

В случае заражения троянец шифрует документы пользователя и требует за их разблокировку серьезную сумму – около 1500 евро. Несмотря на то что случаи заражения обнаружены по всему миру, больше всего угроза коснулась пользователей России и других стран СНГ.

Антивирусные аналитики «Лаборатории Касперского» уже сообщали о новом поколении шифровальщиков-вымогателей летом прошлого года, представленного в первую очередь троянцем Onion. Попав на компьютер пользователя и получив доступ к его документам, вредоносная программа применяет к ним алгоритмы ассиметричного шифрования, делая данные недоступными для их владельца. Получить их обратно пользователи могут только при наличии специального ключа, который находится у злоумышленников и становится доступен после перевода денег в качестве выкупа. Однако новая модификация Onion заслуживает не меньшего внимания – киберпреступники повысили не только технический уровень зловреда, который теперь может обходить эмуляционную среду защитных продуктов, но и свои аппетиты – «ценник» за дешифрование пользовательских данных возрос с сотни долларов до полутора тысяч евро.

Многие защитные решения полагаются на технику эмуляции, чтобы без риска заражения определить, является ли программа вредоносной. Для этого подозрительный код выполняется в изолированной виртуальной среде, которая моделирует работу аппаратного обеспечения и операционной системы. В таком режиме защитное средство анализирует поведение программы с целью детектирования вредоносных действий. Тот факт, что модифицированная версия Onion умеет обходить среду эмуляции, существенно повышает шансы троянца на проникновение в систему.

«Такие инциденты наглядно демонстрируют ложность убеждения в том, что для обеспечения безопасности достаточно и обычного антивируса. Защита должна быть комплексной: если зловред сможет обойти один из механизмов, его перехватит другой. Но применительно к шифровальщикам главное средство защиты – это резервные копии. В случае с новой версией Onion продукты из нашей актуальной линейки смогли нейтрализовать угрозу благодаря технологии проактивного обнаружения вредоносных программ, реализованной в модуле «Мониторинг активности». Этот модуль не только сканирует системные процессы и выявляет вредоносные действия, но также автоматически создает резервные копии пользовательских файлов в том случае, если к ним пытается получить доступ какая-либо подозрительная программа. При обнаружении шифровальщика эти данные будут автоматически восстановлены», – отметил Федор Синицын, старший антивирусный аналитик «Лаборатории Касперского».

Positive Technologies научила ИИ замечать подозрительные сценарии в коде

Positive Technologies сообщила о разработке нейросети MOLOT, предназначенной для поиска вредоносного кода в проектах на Python, JavaScript и TypeScript. Технология уже используется в составе анализатора исходного кода PT Application Inspector версии 6.0.

В отличие от традиционных инструментов статического анализа, которые ищут опасные конструкции по заранее заданным правилам, новая модель анализирует последовательность действий, выполняемых программой.

Нейросеть оценивает не отдельные фрагменты кода, а их совокупность и пытается определить, формируют ли они подозрительный сценарий.

Проблема, которую пытаются решить разработчики, связана с так называемым намеренно внедрённым вредоносным кодом. В отличие от обычных уязвимостей, такой код не содержит ошибок, которые можно эксплуатировать извне. Он работает как легитимная часть приложения и использует те же права доступа, что и остальная программа.

 

По словам специалистов, именно поэтому многие подобные закладки остаются незамеченными при стандартных проверках безопасности.

Отдельные действия вредоносного кода сами по себе обычно не вызывают подозрений. Чтение файла, обращение к сети, шифрование данных или запуск процесса встречаются в тысячах обычных приложений. Однако если программа, например, считывает логины и пароли, кодирует их и затем отправляет на внешний сервер, такая последовательность уже может указывать на вредоносную активность.

 

Для анализа MOLOT строит цепочку действий программы — обращений к файлам, сетевых запросов, запуска процессов, использования криптографических функций и других операций. Затем эта последовательность передаётся в нейросеть, которая обучена отличать типичные сценарии работы приложений от поведения, характерного для вредоносного кода.

В компании утверждают, что тестирование проводилось на вредоносных пакетах из репозиториев PyPI и npm. По словам разработчиков, в ряде тестов модель показала более высокую точность по сравнению с существующими аналогами с открытым исходным кодом.

Одной из особенностей системы стала возможность объяснять свои выводы. Помимо самого вердикта нейросеть показывает строки кода, которые повлияли на решение. Это позволяет специалисту быстро перейти к подозрительному фрагменту и самостоятельно проверить результаты анализа.

Интерес к подобным инструментам растёт на фоне увеличения числа атак через цепочки поставок ПО, вредоносные пакеты в публичных репозиториях и распространения ИИ-инструментов для генерации программного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru