Лаборатория Касперского открыла исходный код сканера KLara

Лаборатория Касперского открыла исходный код сканера KLara

Лаборатория Касперского открыла исходный код сканера KLara

Эксперты «Лаборатории Касперского» опубликовали на портале GitHub исходный код сканера KLara. Это внутренний инструмент компании для более эффективного поиска образцов вредоносных программ. Теперь сканером могут воспользоваться все желающие.

Основная задача KLara — обнаружение родственных образцов вредоносного кода. Это один из ключевых аспектов исследований киберугроз, который помогает экспертам отслеживать развитие вредоносов. Как правило, в таких случаях прибегают к YARA-правилам, которые сопоставляют различные образцы кода и ищут совпадения по уникальным характеристикам или шаблонам. Такой инструмент незаменим при исследовании продвинутых киберугроз, операций с применением «бесфайловых» троянцев или внешне легитимных инструментов, а также случаев, когда вредоносный код дорабатывается под конкретную жертву.

Самостоятельная разработка и тестирование YARA — крайне трудоёмкий процесс. Чтобы решить эту проблему, исследователи «Лаборатории Касперского» создали KLara. Это распределённая система, которая может производить быстрый поиск сразу по нескольким базам с применением нескольких правил. Такой подход позволяет быстрее выявлять образцы вредоносного кода, а значит более эффективно защищать пользователей.

«Охота за киберугрозами требует специфических инструментов и систем. Особенно это актуально, когда речь идёт о продвинутых целевых атаках, которые могут длиться месяцами и даже годами. Мы создали KLara, чтобы эффективнее отслеживать всё разнообразие угроз, и теперь хотели бы поделиться этим инструментом с профессиональным сообществом. Уверены, все по достоинству оценят пользу от него», — добавил Игорь Суменков, ведущий антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского».

Больше технических подробностей о KLara можно найти по ссылке: https://securelist.com/your-new-friend-klara/85046/. Инструмент доступен для скачивания на официальной странице «Лаборатории Касперского» на GitHub: https://github.com/KasperskyLab.

Также в открытом доступе можно найти другой инструмент компании – BitScout. Он был разработан ведущим антивирусным экспертом компании Виталием Камлюком в 2017 году. BitScout может удалённо собирать оставленные злоумышленниками цифровые «улики», например, образцы вредоносов. Больше информации о BitScout можно найти здесь: https://securelist.com/bitscout-the-free-remote-digital-forensics-tool-b...

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