Банковский троян TrickBot теперь атакует платежные системы и системы CRM

Банковский троян TrickBot теперь атакует платежные системы и системы CRM

Банковский троян TrickBot теперь атакует платежные системы и системы CRM

Банковский троянец TrickBot теперь атакует не только банки и финансовые учреждения, отныне он также нацелен на системы обработки платежей и управления взаимоотношениями с клиентами (CRM).

TrickBot предположительно был создан той же группой лиц, которая стоит за созданием трояна Dyre, впервые эта угроза была замечена летом 2016 года. К ноябрю вредонос уже успешно распространился на территориях Великобритании и Австралии, а в Азии появился в следующем месяце. В начале этого года он стал ориентироваться на частный банковский сектор.

26 активных вариаций TrickBot, наблюдавшихся в мае 2017 года, были нацелены на банки в Великобритании, Австралии, США, Канаде, Новой Зеландии, Ирландии, Франции, Германии, Швейцарии, Нидерландах, Болгарии, Индии, Сингапуре и Гонконге. Согласно отчету F5, командные центры (C&C) обменивались информацией с зараженными машинами по порту 443.

Теперь же в список целей TrickBot также входят платежные системы и SaaS CRM-системы. На эти две отрасли также был нацелен в свое время банковский Android-троян Marcher.

Исследователи F5 проанализировали две майские вредоносные кампании, распространяющие TrickBot, одна содержала 210 URL-адресов, а другая - 257 URL-адресов. Обе кампании были нацелены на одну и ту же платежную систему США, PayPal.

Примечательно, что во второй кампании список целевых банковских URL-адресов и платежных систем был расширен. Также добавили систему управления взаимоотношениями с клиентами Salesforce.com.

F5 проанализировала 6 IP-адресов командных серверов, три из которых управляются хостинговыми компаниями в Азии. Все используют порт 443 и протокол HTTPS для связи с зараженными машинами, что позволяет им скрывать вредоносный трафик и уклоняться от обнаружения, поскольку многие антивирусные решения не проверяют зашифрованный трафик.

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

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox появилась новая модель машинного обучения, которая помогает выявлять неизвестные и скрытые вредоносные программы. Песочница анализирует поведение программ по сетевой активности и может заметить угрозы, которые не удаётся поймать обычными методами.

Разработчики отмечают, что один из самых надёжных способов обнаружить зловред — это изучение подозрительных следов в сетевом трафике.

Новая ML-модель как раз обучена отличать «чистые» данные от вредоносных, разбирая пакеты и фиксируя нетипичные признаки поведения.

За последние полгода в песочницу добавили сотни новых правил и сигнатур для анализа трафика, что позволило расширить набор инструментов для поиска программ-вымогателей и атак нулевого дня.

Ещё одно заметное нововведение — проверка QR-кодов. Согласно исследованию, почти половина писем с QR-ссылками содержит зловред или спам. Теперь система может извлекать такие ссылки из писем и вложений и анализировать их на предмет угроз.

Появилась и дополнительная гибкость для специалистов по безопасности: можно писать собственные YARA-правила, настраивать очередь проверки и задавать приоритеты анализа в зависимости от источника или типа файла.

Кроме того, PT Sandbox научилась работать с S3-совместимыми облачными и локальными хранилищами — это позволяет проверять безопасность загружаемых данных вроде кода, изображений или архивов.

И наконец, через веб-интерфейс теперь можно вручную запускать поведенческий анализ отдельных файлов. Это даёт возможность глубже исследовать подозрительные объекты и быстрее реагировать на потенциальные атаки.

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