Китаянка пронесла флешку с вредоносом на частный курорт Дональда Трампа

Китаянка пронесла флешку с вредоносом на частный курорт Дональда Трампа

Китаянка пронесла флешку с вредоносом на частный курорт Дональда Трампа

Секретная служба США на прошлой неделе задержала гражданку Китая, которой удалось проникнуть на излюбленный частный курорт президента Америки Дональда Трампа — это место известно как Мар-а-Лаго (Mar-a-Lago). При себе у задержанной был обнаружен USB-накопитель, содержащий вредоносную программу.

Согласно обвинительному заключению, 32-летняя Юйцзин Чжан была задержана 30 марта. В момент ее задержания Дональд Трамп присутствовал в Мар-а-Лаго, однако не встретил Чжан и никак с ней не взаимодействовал.

Исходя из судебных документов, Чжан проникла на территорию курорта после того, как ей удалось ввести в заблуждение агента Секретной службы США и сотрудника гостиницы.

Из-за языкового барьера агент и сотрудник не могли установить личность обвиняемой. Служащий отеля решил пропустить Чжан, так как в итоге принял ее за другую особу азиатской внешности, которая была частым посетителем Мар-а-Лаго.

Секретная служба США утверждает, что Чжан, проникнув на территорию курорта, хотела осмотреться и сделать фотографии окружения. Сама задержанная утверждала, что была приглашена в Мар-а-Лаго другом по имени Чарльз.

Чарльз призывал Чжан поговорить с кем-либо из семьи президента относительно экономических отношений Китая и США.

В итоге оказалось, что Чжан искусственно создавала языковой барьер, на самом деле владея английским на довольно приемлемом уровне. Также задержанная откровенно солгала агентам Секретной службы относительно цели своего визита.

При себе у Чжан нашли два паспорта, четыре телефона и флешку, на которой содержалась вредоносная программа.

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