Киберпреступники похитили у россиян 1,38 млрд руб. в 2018 году

Киберпреступники похитили у россиян 1,38 млрд руб. в 2018 году

Киберпреступники похитили у россиян 1,38 млрд руб. в 2018 году

Центробанк рассказал о тенденциях, которые злоумышленники продемонстрировали в прошлом году. Оказалось, что киберпреступники стали больше атаковать простых граждан, а с юридических лиц наоборот — сместили фокус. Как следствие, объем похищенных средств у граждан и компаний практически сравнялся.

По словам представителей Банка России, среднестатистический россиянин еще пока не способен грамотно противостоять таким угрозам, как социальная инженерия. Также граждане продемонстрировали плохую тенденцию к нежеланию обращаться в правоохранительные органы, чтобы вернуть свои средства.

Таким образом, в сравнении с 2017 годом в 2018-м объем похищенных у физлиц средств увеличился на 44%, закрепившись на сумме в 1,38 миллиарда рублей. При этом потери юрлиц снизились на 6,3% (1,57 миллиардов в 2017 против 961,3 млн руб. в 2018 году).

Первый замглавы департамента информационной безопасности ЦБ Артем Сычев заявил, что в 75% случаев банки возвращают своим клиентам похищенные киберпреступниками средства.

К сожалению, в подавляющем большинстве инцидентов косвенно виноваты сами граждане. Как передает «Ъ», 97% вредоносных операций были проведены благодаря социальной инженерии.

Также представители Центрального банка России утверждают, что уже более 600 организаций обмениваются информацией о киберинцидентах через автоматизированную систему обработки инцидентов (АСОИ). Напомним, что АСОИ является разработкой ФинЦЕРТ.

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