Эксперт обнаружил зловред с технологией распознавания виртуальных машин

Эксперт обнаружил зловред с технологией распознавания виртуальных машин

Эксперт обнаружил зловред с технологией распознавания виртуальных машин

Вирусописатели проверяют наличие документов на зараженном компьютере, чтобы понять, является ли он реальной жертвой или виртуальной машиной, которую используют белые шляпы (специалисты по компьютерной безопасности, который специализируется на тестировании безопасности компьютерных систем).

Эксперт SentinelOne Калеб Фентон, пытаясь запустить вредоносную программу, чтобы проанализировать ее, обнаружил новые технически особенности.

Вредонос, над которым работал эксперт отказался работать по той причине, что на виртуальной машине Фентона не было запущенных Word-документов.

«У большинства пользователей, как правило, открыто более двух документов. На виртуальных машинах картина другая» - говорит Фентон.

«Если вредонос распознает виртуальную машину, он может не делать ничего подозрительного и вредоносного».

Проанализированный экспертом зловред также проверяет IP-адрес зараженного устройства на предмет совпадения с антивирусными вендорами или песочницами.

Из всего вышесказанного можно сделать вывод, что вредоносная программа не реализует своего функционала, если не найдет на инфицированном компьютере процессы Word.

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

Психологи СГУ научились измерять уязвимость человека к кибервоздействию

В Саратовском государственном университете имени Н. Г. Чернышевского создали методику, которая помогает определить, насколько человек подвержен влиянию в интернете. Разработка может использоваться для профилактики мошенничества и в сфере кибербезопасности, сообщили в пресс-службе вуза.

Методика, как сообщает ТАСС, представляет собой опросник, позволяющий понять, насколько человек склонен доверять чужому мнению онлайн и без раздумий выполнять «указания» из Сети.

По словам разработчиков, инструмент может применяться в колледжах и вузах для раннего выявления повышенной уязвимости, а также в социальных службах, бизнесе и при создании антимошеннических коммуникаций — например, предупреждающих сообщений, адаптированных под конкретную аудиторию.

«Понимание механики подчинения в сети помогает разрабатывать сообщения, рассчитанные на профилактику опасных установок, — отметили в СГУ. — Методика будет полезна не только специалистам по безопасности, но и родителям, педагогам и психологам».

Исследованием руководила профессор кафедры социальной психологии образования и развития Татьяна Белых. Она пояснила, что в обычной жизни дезадаптивная подчиняемость проявляется как слепое следование указаниям «авторитетов», которое может идти вразрез со здравым смыслом и собственными ценностями. В интернете это часто проявляется в доверчивом поведении — от «звонков из банка» и фейковых инвестиций до участия в сомнительных флешмобах.

Учёные превратили эту уязвимость в измеряемый показатель. На основе реальных примеров сетевого воздействия они сформировали 39 утверждений о причинах послушного поведения онлайн, из которых после статистической обработки оставили 19. В исследовании участвовали 550 человек из разных регионов России — от Москвы до Грозного.

Методика выделяет три типа подчиняемости:

  • импульсивно-отзывчивый — человек быстро откликается на просьбы и реагирует на «важные» сигналы;
  • тревожно-чувствительный — проявляется в повышенной мнительности и готовности действовать «ради спокойствия»;
  • конформно-наивный — вера в безусловную надёжность онлайн-авторитетов и желание «быть как все».

«Не интернет делает нас послушнее, — подчёркивает Татьяна Белых. — Всё зависит от нашей психологической готовности и умения сопротивляться давлению в Сети».

Исследование выполнено при поддержке Российского научного фонда.

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