Семь вредоносных расширений Chrome заразили 100.000 пользователей

Семь вредоносных расширений Chrome заразили 100.000 пользователей

Семь вредоносных расширений Chrome заразили 100.000 пользователей

За два месяца семь расширений Chrome украли учетные данные и установили майнеры криптовалют на компьютеры жертв.

Преступники заразили более 100 000 компьютеров с расширениями браузера Google Chrome, которые украли учетные данные для входа в систему, установили майнеры криптовалют и мошеннические кликеры. Вредоносные расширения были размещены в официальном интернет-магазине Google.

По сообщению сотрудников Radware, по меньшей мере с марта семь злонамеренных расширений Google Chrome официально загружались из интернет-магазина Google. Пять расширений были удалены группой безопасности Google самостоятельно и два после сообщения Radware. В целом, вредоносные расширения заразили более 100 000 пользователей, по крайней мере, одно было установлено в «хорошо защищенной сети» неназванной глобальной производственной компании.

Семь расширений маскируются как законные. Их имена:

  • Nigelify
  • PwnerLike
  • Alt-J
  • Fix-футляр
  • Divinity 2 Original Sin: Wiki Skill Popup
  • Keeprivate
  • iHabno

 

Слева подлинное расширение Chrome. Справа одно из семи недавно обнаруженных вредоносных расширений.

За последние восемь месяцев вредоносные расширения Google оказались очень популярным способом заражения пользователей браузера Google Chrome.

В августе прошлого года были скомпрометированы два расширения, установленных на миллионах компьютеров. 

В двух инцидентах в январе исследователи обнаружили, как минимум, пять вредоносных расширений, установленных более 500 000 раз. Две недели назад компания Trend Micro зарегистрировала возвращение FacexWorm, вредоносного расширения, которое было впервые обнаружено семь месяцев назад .

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