Угроза от троянов для POS-терминалов остается неизменно актуальной

Угроза от троянов для POS-терминалов остается неизменно актуальной

На протяжении многих лет POS-терминалы остаются лакомым куском для вирусописателей, поскольку они применяются многочисленными торговыми организациями по всему миру для реализации платежей с использованием банковских пластиковых карт.

Специалисты компании «Доктор Веб» исследовали очередного троянца, умеющего заражать платежные терминалы, который на поверку оказался модификацией другой вредоносной программы, хорошо знакомой нашим вирусным аналитикам.

POS-троянец, добавленный в вирусные базы Dr.Web под именем Trojan.MWZLesson, после своего запуска регистрирует себя в ветви системного реестра, отвечающей за автозагрузку приложений. В его архитектуре предусмотрен модуль, сканирующий оперативную память инфицированного устройства на наличие в ней треков банковских карт. Этот код злоумышленники позаимствовали у другой предназначенной для заражения POS-терминалов вредоносной программы, известной под именем Trojan.PWS.Dexter. Обнаруженные треки и другие перехваченные данные троянец передает на управляющий сервер.

Trojan.MWZLesson умеет перехватывать GET- и POST-запросы, отправляемые с зараженной машины браузерами Mozilla Firefox, Google Chrome или Microsoft Internet Explorer, – эти запросы троянец дублирует на принадлежащий злоумышленникам управляющий сервер. Кроме того, данная вредоносная программа может выполнять следующие команды:

  • CMD – передает поступившую директиву командному интерпретатору CMD;
  • LOADER - скачивает и запускает файл (dll – c использованием утилиты regsrv, vbs – c использованием утилиты wscript, exe — осуществляется непосредственный запуск);
  • UPDATE – команда обновления;
  • rate – задает временной интервал сеансов связи с управляющим сервером;
  • FIND - поиск документов по маске;
  • DDOS – начать DDoS-атаку методом http-flood.

Обмен данными с управляющим центром Trojan.MWZLesson осуществляет по протоколу HTTP, при этом пакеты, которые троянец отсылает на удаленный сервер, не шифруются, однако вредоносная программа использует в них специальный параметр cookie, при отсутствии которого командный сервер игнорирует поступающие от троянца запросы.

В процессе изучения внутренней архитектуры Trojan.MWZLesson вирусные аналитики компании «Доктор Веб» пришли к выводу, что этот троянец им хорошо знаком, поскольку часть его кода раньше встречалась им в составе другой вредоносной программы. Ею оказался BackDoor.Neutrino.50, урезанной и сокращенной версией которого по сути и является Trojan.MWZLesson.

BackDoor.Neutrino.50 — это многофункциональный бэкдор, использующий при своем распространении эксплойты для уязвимости CVE-2012-0158. Зафиксированы случаи загрузки этой вредоносной программы с различных взломанных злоумышленниками сайтов. При запуске BackDoor.Neutrino.50 проверяет наличие в своем окружении виртуальных машин, в случае обнаружения таковых троянец выводит сообщение об ошибке "An unknown error occurred. Error - (0x[случайное число])", после чего BackDoor.Neutrino.50 удаляет себя из системы.

Помимо функций троянца для POS-терминалов, данный бэкдор обладает возможностью красть информацию из почтового клиента Microsoft, а также учетные данные для доступа к ресурсам по протоколу FTP с использованием ряда популярных ftp-клиентов. Кроме директив, характерных для Trojan.MWZLesson, троянец BackDoor.Neutrino.50 умеет выполнять и другие команды, в частности, он способен осуществлять несколько типов DDoS-атак, удалять некоторые другие работающие на инфицированной машине вредоносные программы, а также может попытаться заразить компьютеры, доступные в локальной сети.

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

Данные ЭКГ можно деанонимизировать с точностью 85%

Исследователи показали, что даже данные электрокардиограммы (ЭКГ), которые часто выкладываются в открытый доступ для медицины и науки, можно связать с конкретным человеком. И сделали это с высокой точностью — до 85 процентов совпадений, используя машинное обучение.

Главная проблема в том, что ЭКГ-сигналы уникальны и стабильны, словно отпечатки пальцев.

Даже если убрать имя и другие «очевидные» идентификаторы, сами сердечные ритмы остаются индивидуальными. А значит, их можно сопоставить с записями из носимых гаджетов, телемедицины или утечек медкарт.

Учёные протестировали метод на данных 109 участников из разных публичных наборов и выяснили: даже с шумом и искажениями система уверенно «узнаёт» людей. Простое обезличивание уже не спасает — риск повторной идентификации слишком высок.

 

Авторы предупреждают: такие атаки не требуют доступа к больничным серверам или инсайдеров. Достаточно сопоставить разные источники информации и применить алгоритмы.

Чтобы снизить риски, исследователи предлагают признать ЭКГ полноценным биометрическим идентификатором, ужесточить правила его обработки и обязательно предупреждать пациентов о возможностях повторной идентификации.

Кроме того, нужно ограничивать свободный обмен «сырыми» файлами между организациями и требовать специальных соглашений и проверок.

И это касается не только ЭКГ. Похожие уязвимости есть у PPG-сигналов (датчики пульса), голоса и даже электроэнцефалограмм. По мере того как носимые устройства и нейроинтерфейсы входят в обиход, объём таких биометрических данных растёт — а вместе с ним и поле для атак.

Иными словами, в здравоохранении нарастает новая угроза: медицинские датчики становятся инструментом не только врачей, но и потенциальных киберпреступников.

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