В 2008 году более 10 миллионов пользователей пострадали от кражи персональных данных

В 2008 году более 10 миллионов пользователей пострадали от кражи персональных данных

Компания Panda Security сегодня объявила о результатах, полученных в ходе всестороннего исследования проблемы кражи персональной информации. Исследование было проведено собственной лабораторией PandaLabs по анализу и обнаружению вредоносных программ. В течение 2008 года было проанализировано 67 миллионов компьютеров. Экстраполируя полученные результаты, было установлено, что в 2008 году более 10 миллионов пользователей во всем мире были инфицированы вредоносными программами, способными осуществлять кражу персональных данных.

Согласно недавнему исследованию, опубликованному независимой исследовательской компанией, средняя стоимость инцидента, связанного с кражей данных, в США составляет $496, а весь суммарный предполагаемый риск от кражи персональной информации при помощи вредоносного ПО только в США составляет приблизительно 1,5 миллиарда долларов США. 

Представляем Вашему вниманию ключевые показатели эволюции онлайновых краж конфиденциальной информации, согласно исследованию PandaLabs:
• 1,07 % всех персональных компьютеров (ПК) были инфицированы активными (находящимся в оперативной памяти компьютера в процессе проверки) вредоносными программами, способными осуществлять кражу персональных данных (например, банковские трояны)
• На 35% зараженных ПК были установлены активные и обновленные антивирусные программы 
• Количество компьютеров, зараженных вредоносным ПО для кражи персональных данных, во второй половине 2008 года увеличилось на 800%
• PandaLabs прогнозирует, что рост вредоносного ПО для кражи персональной информации будет увеличиваться на 336% ежемесячно в течение 2009 года, если принимать во внимание динамику развития подобных программ за последние 14 месяцев

Активная вредоносная программа – это вредоносная программа, которая загружается в память компьютера и активно работает в качестве процесса. Например, у пользователей зараженных компьютеров, которые работали с различными онлайн-сервисами (онлайн-магазины, онлайн-банки, сервисы обмена информацией и т.д.), каким-то образом были украдены персональные данные. Согласно Федеральной Торговой Комиссии (Federal Trade Commission), среднее время, которое «жертва» тратит на решение проблемы, связанной с кражей персональных данных, составляет 30 часов. В свою очередь, согласно исследованию Panda Security совокупное время на решение подобных проблем может достигать 90 миллионов часов.  

Результаты исследования говорят о тревожных данных: 35% ПК, зараженных данным типом вредоносного ПО, использовали обновленное антивирусное программное обеспечение. Антивирусные лаборатории получают огромное количество новых образцов вредоносного ПО каждый день (свыше 30 000 новых образцов ежедневно, согласно PandaLabs), а разработчики решений IT-безопасности постоянно обновляют свои сервисы в надежде справиться с возрастающим количеством нового вредоносного ПО, которое появляется каждый день. Некоторые лаборатории по обнаружению вирусов, такие как PandaLabs, автоматизировали процессы обнаружения и классификации вредоносных программ. Подобные новые методы, такие как усовершенствованное наблюдение и «облачные» технологии обнаружения, снизили риск возникновения инцидентов, связанных с кражей персональной информации, и, следовательно, возможный ущерб. Несколько крупных банков, особенно в Бразилии, внесли соответствующие изменения в алгоритмах банковской идентификации, используя электронные знаки и виртуальные клавиатуры, но эти способы очень медленно внедряются в США. 

Луис Корронс, технический директор PandaLabs: “В 2009 году мы ожидаем рост количества вредоносного ПО для кражи персональной информации на 336% ежемесячно, что приведет к значительному росту прибылей тех кибер-преступников, которые используют подобные методы. Мы должны быть осведомлены об опасности со стороны вредоносных программ, осуществляющих кражу персональных данных, и защитить себя от возможных потерь, как временных, так и денежных”.

Более подробная информация, сравнения, динамика роста краж информации при помощи банковских троянов в период с января 2008 года по февраль 2009 года, прогнозы PandaLabs о возрастающей динамике до конца 2009 года: 
http://farm4.static.flickr.com/3561/3340793945_1782d9fb0e_m.jpg

Банковские трояны – это вредоносные программы, специально созданные для кражи информации и данных у банков и их клиентов. Трояны стали более сложными, и сейчас они могут легко обновлять и расширять список банков, которые они могут атаковать через Интернет. Согласно данным лаборатории PandaLabs, самые распространенные семейства банковских троянов, которые способны оставаться незаметными со стороны антивирусных программ, следующие:

Trj/Cimuz
Trj/Sinowal
Trj/Bankolimb
Trj/Torpig
Trj/Goldun
Trj/Dumador
Trj/Spyforms
Trj/Bandiv
Trj/SilentBanker
Trj/PowerGrabber
Trj/Bankpatch
Trj/Briz
Trj/Snatch
Trj/Nuklus
Trj/Banker

Обычно эти банковские трояны родом из Китая или России, а также все чаще встречаются экземпляры из Кореи и Бразилии. 
Более подробная информация о происхождении банковских троянов: 
http://farm4.static.flickr.com/3565/3341624488_c393093820_m.jpg 

С другой стороны, существуют также и небанковские трояны – типы вредоносных программ, которые крадут имена пользователей и пароли для доступа к чатам, играм, приложениям и другой персональной информации. Среди них самые распространенные следующие: 

Trj/Lineage
W32/Lineage.worm
Trj/Legmir 
Trj/Wow
W32/Wow.worm
Trj/MSNPassword
Trj/PassStealer
Trj/QQPass

Для получения более подробной информации о банковских троянах, пожалуйста, посетите последние новости PandaLabs: http://pandalabs.pandasecurity.com/archive/Bank-details-uncovered.aspx 

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru