Fancy Bear использует в атаках написанный на Go бэкдор Zebrocy

Fancy Bear использует в атаках написанный на Go бэкдор Zebrocy

Эксперты компании Palo Alto Networks наткнулись на новую версию бэкдора, который использует в своих атаках киберпреступная группа, чью деятельность связывают с российским правительством. Речь идет о Fancy Bear (она же Sofacy, APT28 и Tsar Team) и их вредоносе под названием Zebrocy. В этот раз, как сообщают эксперты, бэкдор был написан на языке программирования Go.

Как известно многим, Fancy Bear активна уже более десяти лет, именно этой группе приписывают вмешательство в выборы президента США в 2016 году.

Новую версию бэкдора Zebrocy, написанную на Go, исследователи Palo Alto Networks обнаружили в октбяре. Она использовалась киберпреступниками в реальных атаках.

«Fancy Bear продолжает использовать инструмент Zebrocy в атаках. Мы уже описывали этот вредонос в первом квартале 2018 года. Разработчики этого зловреда в очередной раз выпустили новую версию бэкдора. На этот раз для его написания использовался язык программирования Go», — пишут специалисты в своем отчете.

Предыдущие версии Zebrocy были написаны на AutoIt, Delphi, VB.NET, C# и Visual C++.

В ходе вредоносной кампании, которую исследователи зафиксировали в октябре, злоумышленники использовали целевой фишинг, к электронным письмам прилагалось вложение LNK, которое запускало череду скриптов PowerShell для извлечения вредоносной составляющей.

Эксперты отметили, что скрипты были написаны некорректно, таким образом, пейлоад не мог установиться и запуститься. В последующих атаках группа уже использовала вредоносные документы Microsoft Word.

Первым действием Zebrocy после попадания в систему пользователя был сбор информации о компьютере жертвы и отправка ее на C&C-сервер злоумышленников.

Среди таких данных были: список запущенных процессов, скриншот рабочего стола, информация о локальном диске, а также полученные путем команды «systeminfo» данные. Вредонос соединялся с сервером через запросы HTTP POST.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

ИИ-профайлер помог Тинькофф Банку сократить число дропов в 2 раза

Созданная в «Тинькофф» система для выявления дропов использует ИИ-технологии и определяет подозрительное поведение по 1 тыс. разных факторов. За год работы умного помощника число счетов, на которые мошенники выводят средства жертв, сократилось в два раза.

Чтобы составить поведенческий портрет дропа, специалисты финансовой организации проанализировали миллионы операций клиентов. Как оказалось, на мошенничество могут указывать перепривязка карты к другому номеру телефона, поступление мелких сумм сразу после открытия счета, переводы по реквизитам, уже засветившимся в схемах обмана, и множество других, менее явных признаков.

Новый антифрод работает в режиме реального времени. После проверки результатов дежурный сотрудник может ограничить банковские обслуживание или провести дополнительное расследование.

«Благодаря работе системы удалось за год снизить количество дропов в два раза, — заявил журналистам руководитель центра экосистемной защиты «Тинькофф» Олег Замиралов. — А проактивное ограничение действий по счетам дропов в 2,5 раза уменьшило потери из-за их недобросовестной деятельности».

Аналитики также заметили, что мошенники стали чаще вербовать для таких целей несовершеннолетних. С помощью ИИ выявлено 66 тыс. счетов, открытых лицами моложе 18 лет и проданных аферистам.

Тревожную тенденцию недавно обсуждали на Форуме безопасного интернета в Москве. Представитель МВД огласил число киберпреступлений, совершенных в 2023 году подростками, — 4 тыс. против 54 в 2020-м.

Таких пособников легче выявить и призвать к ответу, чем нанимателей. Так, недавно в московском Зеленограде были задержаны четверо подозреваемых в содействии телефонным мошенникам.

По версии следствия, их использовали как дропов в рамках схемы, с помощью которой у местной жительницы суммарно выманили 20 млн рублей (поверив аферистам, жертва добровольно совершала переводы на «безопасный» счет). Уголовное дело возбуждено по признакам преступления, предусмотренного ч. 4 ст. 159 УК РФ (мошенничество в составе ОПГ либо в крупном размере, до 10 лет лишения свободы со штрафом до 1 млн рублей).

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru