В Китае задержаны киберпреступники, укравшие биткоины на сумму $87 млн

В Китае задержаны киберпреступники, укравшие биткоины на сумму $87 млн

В Китае задержаны киберпреступники, укравшие биткоины на сумму $87 млн

В Китае арестованы трое подозреваемых в кибератаке, в результате которой было похищено около 600 миллионов юаней (87 миллионов долларов) в цифровой валюте биткоин. Задержание провела полиция города Сиань, провинции Шэньси.

Следствие утверждает, что информация о деятельности этой киберпреступной группы поступила еще в марте, когда некий гражданин обратился в полицию по факту кибервторжения неизвестных злоумышленников.

Тогда мошенники украли у гражданина биткоины на сумму 100 миллионов юаней.

Правоохранители, занявшиеся расследованием этого дела, вычислили, что киберпреступники проникали в учетные записи своих жертв, в которых хранилась цифровая валюта, а затем похищали ее.

Около полугода понадобилось китайской полиции, чтобы закончить следственно-розыскные мероприятия и задержать преступников. К поимке злоумышленников также подключились различные интернет-провайдеры.

Расследование в настоящий момент продолжается, а трем подозреваемым вскоре будут предъявлены соответствующие обвинения в краже денежных средств у пользователей.

Другой громкий случай задержания — бывший сотрудник-инженер корпорации Microsoft получил 18 месяцев за решеткой за отмывание денежных средств, полученных от жертв вымогателя Reveton. Министерство юстиции США сообщило, что 41-летний Рэймонд Одиги Уадиале признан виновным в обналичивании платежей жертв Reveton.

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