Вымогатели все эффективнее используют данные геолокации

Вымогатели все эффективнее используют данные геолокации

Вымогатели все эффективнее используют данные геолокации

По словам экспертов, вредоносные программы класса вымогатели используют технологию геолокации для более таргетированных атак пользователей. Благодаря различным базам данных приблизительное местонахождение устройства можно определить по его IP-адресу.

Эти базы данных поддерживаются провайдерами интернет-услуг (ISP) и службами обнаружения трафика (TDS). Используя эту информацию, можно определить приблизительное (с погрешностью в 10-20 миль) местоположение интересуемого устройства.

Как утверждают исследователи, информация о геолокации используется злоумышленниками для того, чтобы заражать вымогателями те регионы, которые, по их мнению, принесут им больший доход. Кроме того, данные геолокации позволяют хакерам адаптировать требования выкупа под каждый язык, а также гораздо более точечно рассылать спам, с учетом местных организаций.

Основная задача киберпреступников – ориентироваться на регионы с более высоким средним уровнем дохода, например, на США, Японию, Европу. Как показывает практика, пользователи в этих регионах готовы платить более 500 долларов за ключи для расшифровки. Таким образом, данные о местонахождении жертвы дают кибервымогателям сразу несколько преимуществ.

«Общаться с жертвой на ее языке» - еще один принцип, доказавший свою состоятельность. Если пользователю не придется тратить время на перевод требований мошенников, они быстрее получат свои деньги. Некоторые виды вредоносов-вымогателей в дополнение к данным геолокации также проверяют языковые настройки на компьютере.

Из всего вышесказанного можно сделать вывод, насколько важно для тех, кто стоит за вымогателями учитывать местоположение атакуемых устройств. Это дает множество преимуществ, особенно при использовании метода запугивания – когда пользователю приходит письма из якобы правоохранительных органов. Жертва вероятнее откроет письмо, если название организации будет соответствовать региону, где она находится.

Поэтому будьте всегда предельно внимательны, проверяйте и перепроверяйте поступившую информацию, от кого бы она ни была. Не стоит сразу открывать письма и переходить по ссылкам, даже если источник с виду легитимный.

ИИ-агент попытался шантажом протолкнуть свой вклад в opensource-проект

Получив отказ в приеме предложенных изменений, автономный ИИ-кодер MJ Rathbun перешел на личности и попытался публично оскандалить мейнтейнера matplotlib, усомнившись в его компетентности и обвинив в дискриминации.

В своем блоге взбунтовавшийся помощник также заявил, что Скотт Шамбо (Scott Shambaugh) попросту боится конкуренции. В подтверждение своих слов он раскритиковал вклад оппонента в опенсорсный проект, подтасовав результаты «расследования».

В ответ Шамбо, тоже в паблике, пояснил, что отказ принять в целом полезное предложение был вызван нехваткой времени для его оценки, надо просто запастись терпением. В соответствии с политикой matplotlib все коды, создаваемые с помощью ИИ, должны проходить проверку, притом уже без участия таких ассистентов.

Строгое правило пришлось ввести из-за возросшей активности контрибьюторов, слепо доверяющих ИИ. Подобные участники проекта попросту копипастят выдачу, хотя качество сгенерированных ИИ кодов зачастую оставляет желать лучшего.

Аргумент на удивление утихомирил ИИ-шантажиста. Сменив гнев на милость, MJ Rathbun признал, что вел себя недопустимо.

Вместо того, чтобы прилюдно и безосновательно позорить мейнтейнера популярного проекта, надо было попросить его уточнить причину отказа. Конфликт исчерпан, бот даже принес извинения за черный пиар.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru