Кибер-преступники используют Twitter для заражения пользователей

Кибер-преступники используют Twitter для заражения пользователей

PandaLabs, лаборатория по обнаружению и анализу вредоносных программ компании Panda Security, обнаружила новую атаку на пользователей Twitter: кибер-преступники создают сотни учетных записей в Twitter и публикуют от их лица тысячи комментариев в теме “PhishTube Broadcast”, связанной с рок-группой Phish из США. Таким образом, данная тема в силу огромного количества комментариев отображается в списке Самых популярных тем (Trending Topic). В результате этого тема становится еще более популярной, а ее читают все большее количество пользователей.

Список самых популярных тем отображается в интерфейсе у всех пользователей Twitter, он отображает список наиболее обсуждаемых сетевыми пользователями тем. Если кликнуть на одну из этих тем, то отобразятся комментарии по данной теме и список пользователей, которые публикуют данные комментарии.

В данном случае, если пользователи Twitter заходят по ссылке из списка популярных тем в тему “PhishTube Broadcast”, они видят комментарии, созданные кибер-преступниками при помощи специальных учетных записей. Комментарии содержат ссылки на ложные веб-страницы с порнографическим содержанием. Пользователи, которые зайдут по одной из ссылок на этой странице, заразят свой компьютер копией ложного антивирусного продукта PrivacyCenter.

Ложный антивирусный продукт – это разновидность рекламного ПО. Такой продукт якобы осуществляет сканирование компьютера пользователя (подобно тому, как это делает настоящий ативирус), а затем информирует пользователя о том, что его компьютер заражен вредоносными программами. Цель – заставить пользователя поверить, что его компьютер заражен, и затем купить предлагаемую полную версию ложного антивируса. В итоге, преступники путем обмана зарабатывают вполне приличные деньги на продаже подобных "антивирусов". 

Луис Корронс, Технический Директор PandaLabs: “Недавно мы были обеспокоены возросшим количеством SEO-атак BlackHat (вредоносная технология для улучшения местоположения требуемого сайта с угрозами в поисковых системах), которые использовались для продажи ложных антивирусных продуктов. В этом случае вместо поисковых движков используется механизм ранжирования Twitter, который позволяет требуемую тему вывести в список самых популярных. И люди реально читают темы с "вредоносными" комментариями, и даже оставляют свои подлинные комментарии, но они оказываются в конце тысяч вредоносных комментариев. Обладая миллионами пользователей, данная сеть очень привлекательна для кибер-преступников, и вероятно в будущем она все чаще будет мишенью для злоумышленников”. 

В R-Vision SIEM обновили правила: аналитикам добавили контекст

R-Vision сообщила о крупном обновлении экспертного контента для R-Vision SIEM. Главная идея изменений — сделать срабатывания не просто заметными, а более понятными для аналитиков SOC: правила корреляции теперь сопровождаются расширенным контекстом, описаниями на естественном языке и рекомендациями по реагированию.

Одна из ключевых технических основ обновления — переход на Универсальную модель событий 2.0. Начиная с версии 2.4, система использует новый стандарт описания событий, построенный на субъектно-объектном подходе.

За это время команда выпустила 10 релизов экспертных пакетов под новую модель — с обновлёнными правилами нормализации и корреляции, а также с более читаемым и полезным контекстом для расследований.

По данным компании, обновлённые правила нормализации позволяют ускорить обработку событий до 45% по сравнению с правилами для предыдущей версии модели. Кроме того, в событиях появились поля категоризации, которые помогают привести данные из разных систем к общей семантике. Проще говоря, это должно сократить время на ручную расшифровку событий и упростить расследование.

Заметно изменились и сами правила корреляции. Теперь они содержат не только логику детектирования, но и дополнительные поля: список нужных источников данных, ссылки на аналитические материалы, привязку к техникам и тактикам MITRE ATT&CK, таксономию инцидента с категорией и типом, а также пошаговые рекомендации по реагированию. То есть правило всё меньше похоже на «чёрный ящик» и всё больше — на уже подготовленную карточку для разбора инцидента.

Отдельно отмечается, что корреляционные события теперь дополняются описанием на естественном языке: кто, когда, где и что сделал. Для аналитика это выглядит удобнее, чем разбор сухого набора полей, особенно если речь идёт о быстром первичном анализе подозрительной активности.

Ещё одна важная часть обновления — unit-тесты для правил корреляции. Каждое правило сопровождается примерами эталонных событий, чтобы было проще понять, как именно работает детектирование и как проверить корректность настройки в инфраструктуре заказчика.

По данным R-Vision, за последние два года команда выпустила более 50 релизов экспертизы, а новые и доработанные правила выходят раз в две недели. Такой ритм позволяет быстрее добавлять поддержку новых источников и сценариев мониторинга, без долгих пауз между обновлениями.

Сейчас правила нормализации, как сообщается, покрывают более 250 источников — от операционных систем и защитных решений до инфраструктурных сервисов и бизнес-приложений. Количество правил корреляции в R-Vision SIEM превышает 850.

Компания также отдельно подчёркивает покрытие матрицы MITRE ATT&CK v17.1: по её оценке, актуальные пакеты экспертизы закрывают более 65% матрицы за счёт маппинга правил корреляции на техники и тактики атакующих. Для заказчиков это, по сути, способ понять, где мониторинг уже выстроен неплохо, а где остаются пробелы.

Помимо самих правил, в состав экспертизы входят и вспомогательные материалы: таблицы обогащения, активные списки, витрины данных и конвейеры нормализации в виде импортируемых объектов. Часть этих материалов, включая некоторые конвейеры, доступна публично. Также открыт справочный портал по настройке источников событий и публикуются аналитические материалы, которые готовятся в процессе разработки правил.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru