Фишинг процветает благодаря распространению платных хакерских утилит

Фишинг процветает благодаря распространению платных хакерских утилит

По мнению ряда экспертов, рост числа фишинговых атак в минувшем году во многом обусловлен тем, что утилиты для их проведения стали более дружелюбными к “пользователю” и доступными по цене. Исследователь Damballa Гюнтер Оллман, к примеру, утверждает, что если человек способен самостоятельно загружать из Интернета музыку или фильмы, то он уже обладает достаточным уровнем знаний, чтобы начать использовать такой хакерский инструментарий.

Сценарий проведения большинства фишинговых атак тривиален – жертва получает электронное письмо из якобы доверенного источника, кликает по вложенной ссылке и попадает на сайт, который заражает ее компьютер банковским трояном или превращает его в составную часть ботнета.

Шаблонность подобных схем позволяет вирусописателям быстро создавать автоматизированные утилиты, содержащие все необходимое для осуществления фишинговой атаки. Благодаря агрессивному маркетингу, продажа подобного рода программ сама по себе превратилась в большой и прибыльный бизнес.

Марк Росси из Symantec полагает, что реализация хакерских утилит является источником дополнительного заработка для тех людей, которые уже получают выгоду от киберпреступной деятельности. Продажа этих программных пакетов зачастую абсолютно легальна, а их стоимость в настоящее время колеблется в пределах от 400 до 700 долларов. Фред Туше из App River добавляет, что для приобретения этих программ необходимо просто посетить тот или иной хакерский форум.

Большинство утилит постоянно обновляется, позволяя злоумышленникам модифицировать фишинговые сообщения и обходить антивирусную защиту. Их возросшая доступность напрямую связана с увеличением числа атак. По сведениям PandaLabs, в 2009 году количество уникальных банковских троянов составило 343 151 экземпляр, что на 71% больше, чем за год до этого.

И если в начале прошлого года фишинговые атаки исходили из хорошо знакомых специалистам источников, то уже к октябрю картина размылась, поскольку программы для самостоятельных занятий фишингом распространились по всему земному шару.

Источник

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru