Американские ученые испытали новое оружие против спама

Американские ученые испытали новое оружие против спама

Для борьбы со спамерами исследователи из Калифорнийских университетов в Беркли и Сан-Диего (США) применили их собственное фирменное оружие – ботнеты. Для расшифровки шаблонов спама был "пойман" рабочий экземпляр одного из ботов, после чего анализ работы бота помог узнать все параметры спама. В результате работы с "пойманным ботом" исследователи смогли перехватить и блокировать 100% спама, отправляемого ботнетом, которому принадлежал бот.

Во время эксперимента исследователи решили получить полный код шаблонов, по которым создается спам в ботнетах. Дело в том, что для обмана спам-фильтров каждое сообщение в волне спама содержит небольшие отклонения от стандартного текста. Как бы ни отличались между собой отдельные сообщения ботнета, все они, как предположили авторы нового метода, описаны в некотором едином шаблоне – каждый бот получает свой экземпляр такого шаблона.

Чтобы проверить свою идею на практике, была взята зараженная машина, а все сообщения от нее перехватывались для дальнейшего анализа. За 10 минут работы бот отправил примерно 1000 спам-сообщений, по которым исследователи смогли восстановить полный шаблон спама. Специальный спам-фильтр, которому была передана информация о шаблоне, смог блокировать 100% спама без ложных срабатываний – это очень высокий результат.

По словам одного из участников эксперимента, использование расшифрованных шаблонов спама позволит сделать работу фильтров более обоснованной и довести уровень ложных срабатываний до минимума. В то же время промедление с расшифровкой таких шаблонов даже на одну минуту дает современным ботнетам отправить массу спама в обход традиционных фильтров.

источник

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