Набор эксплойтов Terror теперь идентифицирует жертв и уязвимости в их ПО

Набор эксплойтов Terror теперь идентифицирует жертв и уязвимости в их ПО

По словам экспертов, последние изменения, внесенные в набор эксплойтов Terror, позволяют помечать жертв и нацеливаться на конкретные уязвимости в их программном обеспечении.

Ранее Terror использовал для атак пользователей множество экслойтов одновременно, что не всегда соответствовало программной среде некоторых жертв. Теперь же этот набор экплойтов добавил идентификацию пользователей, которая позволяет определить на основе операционной системы, ее обновлений, версии браузера и установленных плагинов, какой эксплойт будет успешен в атаке.

Использование лишь ограниченного числа экслойтов затрудняет исследователям оценку того, сколько в целом Terror имеет их на борту.

«Интересно отметить, что киберпреступники используют параметр URL в явном виде для уязвимости, которую они будут использовать» - отмечают эксперты Talos.

Кроме того, исследователи Talos обнаружили потенциально скомпрометированный легитимный веб-сайт, который, по-видимому, работает в качестве вредоносного, перенаправляя пользователей на страницу загрузки Terror.

Для перенаправления пользователей скомпрометированный сайт использует ответ HTTP 302 Moved Temporarily. Далее обфусцированный JavaScript-код на странице пытается определить, какой браузер использует жертва. Затем это значение отправляется скрытой форме «frm».

В процессе анализа этого кода, эксперты обратили внимание на то, что вредоносные файлы, выданные пользователям с Internet Explorer 11, отличаются от файлов, выданных пользователям с Internet Explorer 8.

Также исследователи отмечают, что Terror использует для загрузки эксплойтов аутентификацию на основе cookie, которая не позволяет третьим сторонам получить доступ к ним. Такой подход позволяет не только запутать экспертов, но и не позволить конкурентам похищать эксплойты.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

ИИ-профайлер помог Тинькофф Банку сократить число дропов в 2 раза

Созданная в «Тинькофф» система для выявления дропов использует ИИ-технологии и определяет подозрительное поведение по 1 тыс. разных факторов. За год работы умного помощника число счетов, на которые мошенники выводят средства жертв, сократилось в два раза.

Чтобы составить поведенческий портрет дропа, специалисты финансовой организации проанализировали миллионы операций клиентов. Как оказалось, на мошенничество могут указывать перепривязка карты к другому номеру телефона, поступление мелких сумм сразу после открытия счета, переводы по реквизитам, уже засветившимся в схемах обмана, и множество других, менее явных признаков.

Новый антифрод работает в режиме реального времени. После проверки результатов дежурный сотрудник может ограничить банковские обслуживание или провести дополнительное расследование.

«Благодаря работе системы удалось за год снизить количество дропов в два раза, — заявил журналистам руководитель центра экосистемной защиты «Тинькофф» Олег Замиралов. — А проактивное ограничение действий по счетам дропов в 2,5 раза уменьшило потери из-за их недобросовестной деятельности».

Аналитики также заметили, что мошенники стали чаще вербовать для таких целей несовершеннолетних. С помощью ИИ выявлено 66 тыс. счетов, открытых лицами моложе 18 лет и проданных аферистам.

Тревожную тенденцию недавно обсуждали на Форуме безопасного интернета в Москве. Представитель МВД огласил число киберпреступлений, совершенных в 2023 году подростками, — 4 тыс. против 54 в 2020-м.

Таких пособников легче выявить и призвать к ответу, чем нанимателей. Так, недавно в московском Зеленограде были задержаны четверо подозреваемых в содействии телефонным мошенникам.

По версии следствия, их использовали как дропов в рамках схемы, с помощью которой у местной жительницы суммарно выманили 20 млн рублей (поверив аферистам, жертва добровольно совершала переводы на «безопасный» счет). Уголовное дело возбуждено по признакам преступления, предусмотренного ч. 4 ст. 159 УК РФ (мошенничество в составе ОПГ либо в крупном размере, до 10 лет лишения свободы со штрафом до 1 млн рублей).

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru