Ноябрьские распродажи запустили новую волну атак ботнета Emotet

Ноябрьские распродажи запустили новую волну атак ботнета Emotet

Ноябрьские распродажи запустили новую волну атак ботнета Emotet

Специалисты компании Check Point проанализировали самые активные угрозы в ноябре. Согласно отчету, ботнет Emotet вошел в топ-10 рейтинга, в том числе благодаря вредоносной кампании, приуроченной к «Черной пятнице».

Emotet был замечен в нескольких сезонных вредоносных кампаниях — ко Дню благодарения и «Черной пятнице». Вредоносная программа скрывалась в спам-рассылках с файлами типа «black_friday_coupon» или поздравительных открытках. В результате глобальное влияние ботнета Emotet увеличилось на 25% по сравнению с октябрем 2018 года.

Между тем, в ноябре отметил годовщину криптомайнер Coinhive, который возглавляет рейтинг самых активных зловредов с декабря 2017 года. За последние 12 месяцев только Coinhive затронул 24% организаций во всем мире, а общая доля атак вредоносного ПО с криптомайнерами составила 38%.

«Данные отчета Global Threat Index за ноябрь еще раз доказывают, что злоумышленники используют значимые события, такие как праздники, распродажи или крупные спортивные события, чтобы получить незаконную прибыль», — комментирует Василий Дягилев, глава Check Point Software Technologies в России и СНГ.

«С помощью техник социальной инженерии они успешно обманывают пользователей, заставляя открывать вредоносные ссылки и файлы. И в преддверии новогодних праздников пользователям стоит внимательнее относиться к любым рекламным рассылкам, акциям, чтобы не попасться на удочку мошенников».

Wi-Fi научили распознавать людей в комнате без телефонов и браслетов

Исследователи из Технологического института Карлсруэ показали новый фокус с Wi-Fi. Оказывается, обычные роутеры могут помогать распознавать людей, которые просто ходят по комнате. Даже если у человека нет с собой смартфона, часов или другого беспроводного устройства.

Метод получил название BFId. Он использует данные beamforming — технологии, с помощью которой машрутизатор направляет сигнал в сторону подключённых устройств.

Проблема в том, что часть этих данных передаётся без шифрования, и их можно пассивно перехватывать обычным адаптером Wi-Fi в режиме мониторинга.

Дальше начинается самое интересное. Человек проходит через комнату, его тело немного меняет радиосигнал, а система анализирует эти изменения. По сути, Wi-Fi превращается в невидимую камеру, только вместо картинки — радиоволны и математика.

 

В эксперименте участвовали 197 человек. По данным исследователей, BFId смог распознавать людей с точностью до 99,5%. Для сравнения: старые методы на базе CSI показали 82,4% на сопоставимой выборке. То есть новый подход оказался не просто рабочим, а очень бодрым.

Главный неприятный момент — для атаки не нужно подключаться к целевой сети, взламывать пароль или ставить специальное оборудование. Достаточно находиться рядом и слушать незашифрованные служебные данные Wi-Fi. Роутер делает свою обычную работу, а побочный эффект — потенциальная слежка за людьми в помещении.

Исследователи пробовали снизить риск, например уменьшить частоту отчётов beamforming. Но это почти не помогло: точность распознавания всё равно оставалась высокой. А вот шифрование таких данных потребовало бы изменений в стандарте Wi-Fi и могло бы сломать совместимость со старыми устройствами.

Ситуацию делает ещё веселее новый стандарт 802.11bf, который как раз формализует обнаружение присутствия и мониторинг окружающей среды через Wi-Fi.

Авторы работы считают, что в стандарт нужно заранее добавить нормальные защитные механизмы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru