Троян DNS Changer ворует пароли пользователей "Вконтакте"

Троян DNS Changer ворует пароли пользователей "Вконтакте"

Специалисты Trend Micro обнаружили фальшивый сайт "ВКонтакте", который используется злоумышленниками для кражи паролей пользователей. Риску подвержены пользователи, компьютеры которых заражены троянской программой DNS Changer.

Принцип работы DNS Changer заключается в изменении настроек DNS таким образом, чтобы преобразование доменных имён в IP-адреса шло через DNS-сервера злоумышленников. Таким образом, пользователь, набравший в адресной строке браузера "www.vkontakte.ru", попадёт на сайт, физически расположенный по другому IP-адресу.

В Trend Micro считают, что появление фальшивого сайта "ВКонтакте" — одного из самых популярных сайтов рунета — свидетельство того, что количество русскоязычных жертв трояна DNS Changer достигло некой критической массы.

источник 

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

Челябинские ученые предложили систему защиты от сбоев промышленных систем

Чтобы защитить промышленные системы от атак и сбоев, коллектив исследователей из Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) предложил подход, основанный на принципах поведенческой аналитики. В основе решения лежит нейросеть Кохонена.

Результаты исследования российских специалистов опубликованы в сборнике International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).

Разработанная в ЮУрГУ система работает в два этапа. Сначала она анализирует функционирование объекта в нормальном режиме и формирует эталонную модель. Затем переходит в режим мониторинга и оценивает поступающие данные, сравнивая их с полученной «нормой». При обнаружении значительных отклонений нейросеть подаёт сигнал о потенциально опасной ситуации.

Во время тестирования система правильно классифицировала 94% данных. Обучение нейросети заняло около 3,5 минут. Кроме того, решение успешно выявило действия, характерные для кибератак на промышленные объекты.

Разработчики планируют повысить точность модели и расширить её возможности для распознавания различных, в том числе сложных, сценариев атак.

«Ключевое преимущество нашего подхода — использование нейросети Кохонена, которая способна работать с большими массивами данных, когда показателей много и они тесно взаимосвязаны. Классические алгоритмы часто не справляются с такими объёмами и сложностью», — рассказал РИА Новости заведующий кафедрой «Защита информации» ЮУрГУ Александр Соколов.

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