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 

Популярную ИИ-библиотеку LiteLLM заразили бэкдором через PyPI

В экосистеме ИИ-разработки всплыла неприятная история: исследователи из Endor Labs обнаружили, что популярная Python-библиотека LiteLLM, у которой больше 95 млн загрузок в месяц, была скомпрометирована в репозитории PyPI. Через заражённые версии злоумышленники распространяли многоступенчатый бэкдор.

Речь идёт о версиях 1.82.7 и 1.82.8. Причём в официальном GitHub-репозитории проекта такого вредоносного кода не было.

Проблема возникла именно в пакетах, опубликованных в PyPI: туда попал файл с закладкой, который декодировал и запускал скрытую нагрузку сразу после импорта библиотеки.

Во второй заражённой версии, 1.82.8, схема стала ещё жёстче. Пакет устанавливал .pth-файл в директорию site-packages, из-за чего вредоносный код мог запускаться вообще при любом старте Python, даже если сам LiteLLM никто не импортировал.

После запуска зловред начинал искать самое ценное: SSH-ключи, токены AWS, GCP и Azure, секреты Kubernetes, криптокошельки и другие конфиденциальные данные. Если заражение происходило в контейнерной или кластерной среде, вредонос пытался двигаться дальше по инфраструктуре, в том числе через развёртывание привилегированных подов на узлах Kubernetes.

Для закрепления на хосте атакующие, как сообщается, ставили systemd-бэкдор sysmon.service, который регулярно связывался с командным сервером и мог получать новые команды или дополнительные вредоносные модули.

Специалисты считают, что за атакой стоит группировка TeamPCP, которая в последнее время явно разошлась: до этого её уже замечали в инцидентах, затронувших GitHub Actions, Docker Hub, npm и OpenVSX.

Украденные данные, по информации исследователей, шифровались и отправлялись на сервер атакующих. Для маскировки использовались домены, внешне похожие на легитимные, например models.litellm[.]cloud и checkmarx[.]zone.

Сейчас разработчикам и DevOps-командам советуют как можно быстрее проверить окружение. Последней известной чистой версией LiteLLM считается 1.82.6. Если в системе использовались 1.82.7 или 1.82.8, нужно проверить наличие файла litellm_init.pth, артефактов вроде ~/.config/sysmon/sysmon.py и сервиса sysmon.service.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru