Китай, Япония и Австралия вошли в топ 20 стран по атакам ботнетов

Китай, Япония и Австралия вошли в топ 20 стран по атакам ботнетов

Китай, Япония и Австралия вошли в топ 20 стран по атакам ботнетов

Южная Корея и Тайвань также входят в топ 20 стран, где в 2017 году наблюдалась наибольшая активность ботнетов. Китай занимает третье место после США и России.

Страны с развивающимися IT технологиями остаются главными средой активности злоумышленников, которые создают ботнеты. Пять стран Азиатско-Тихоокеанского региона вошли в топ 20-ке 2017-го года. А в первой пятерке идут США, Китай, Германия, Россия и Великобритания. 

В прошлом году Китай, Япония, Южная Корея, Тайвань и Австралия испытали сильнейшую волну атак ботнетов в своей истории. Согласно данным CenturyLink Threat Research Labs, за 2017 год было зафиксировано около 195 тысяч угроз безопасности в день. Исследователи добавили, что ботнеты повредили 104 миллиона новых целей. В их числе были сервера, карманные устройства и другие девайсы с доступом к Интернету.

Злоумышленники, как правило, используют сервера C&C (command-and-control servers) для того, чтобы управлять устройствами ботнетов. Наибольшая активность таких серверов зафиксирована в Китае, Японии, Южной Корее, Индии и Гонконге.

Исследователи безопасности CenturyLink сообщают, что зафиксировали более 1.3 миллиардов различных действий в день, связанных с активностью ботов и обращениями к серверам управления. Действия происходили через 114 миллиардов сетевых протоколов NetFlow. Эксперты отследили более 5 тысяч серверов C&C.

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