Киберпреступники используют GitHub для размещения фишинговых ресурсов

Киберпреступники используют GitHub для размещения фишинговых ресурсов

Киберпреступники используют GitHub для размещения фишинговых ресурсов

С середины 2017 года злоумышленники использовали GitHub для размещения фишинговых веб-сайтов. Об этом говорит отчет, предоставленный компанией Proofpoint, занимающейся защитой от утечек данных.

По словам исследователей, фишеры располагали свои сайты в каноничном домене $github_username.github.io, при этом используя графику какого-нибудь известного бренда, чтобы ввести пользователей в заблуждение.

HTML-код был незначительно обфусцирован, чтобы скрыть истинное его назначение. В действительности же он отправлял учетные данные в запросе HTTP POST на другой сайт.

«Отправка украденных учетных данных на другой скомпрометированный сайт — отличительная черта всех фишинговых ресурсов, обнаруженных нами в github.io», — пишут эксперты Proofpoint.

«Более того, похоже на то, что фишеры не использовали традиционные PHP-методы, так как платформа github.io не предоставляет такой возможности».

В некоторых случаях домен github.io использовался для перенаправления трафика, это делалось для того, чтобы продлить жизнь фишинговой страницы.

Специалисты Proofpoint вычислили имя пользователя, который модифицировал файлы в затронутых репозиториях, — «greecpaid». Несмотря на то, что аккаунт этого пользователя неактивен в сервисе GitHub, ему недавно удалось обновить некоторые фишинговые ресурсы.

Все вычисленные аккаунты GitHub, занимавшиеся вредоносной деятельностью, были заблокированы 19 апреля.

В марте стало известно, что Университет штата Северная Каролина (NCSU) на протяжении шести месяцев сканировал миллиарды файлов, размещенные в публичных репозиториях GitHub. Как показали результаты, более 100 000 репозиториев «сливали» API-токены и криптографические ключи.

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