Иранские киберпреступники атаковали более 60 вузов по всему миру

Иранские киберпреступники атаковали более 60 вузов по всему миру

Иранские киберпреступники атаковали более 60 вузов по всему миру

Иранская правительственная кибергруппировка Cobalt Dickens (также известна под именем Silent Librarian) развернула фишинговую кампанию, в ходе которой атаковала более 60 университетов по всему миру.

Как сообщили исследователи компании Secureworks, пристально следившие за кибероперацией APT-группы, атаки происходили в июле и августе.

Копнув глубже, специалисты вышли на ещё более масштабную вредоносную кампанию, в которой пострадали по меньшей мере 380 высших учебных заведений, расположенных более чем в 30 странах.

Во многих случаях одни и те же вузы атаковались несколько раз.

«В июле и августе мы обнаружили глобальную фишинговую операцию, которую организовала киберпреступная группа COBALT DICKENS. Эти атаки похожи на прошлогодние — в августе 2018 года эта же группа рассылала фишинговые письма, используя скомпрометированные ресурсы университетов», — гласит отчёт экспертов.

«В письмах содержались ссылки на фейковые страницы входа, замаскированные под официальные сайты атакованных учебных заведений. В последней кампании злоумышленники использовали сервис коротких ссылок».

Вузы, чьи системы были скомпрометированы Cobalt Dickens, располагаются в Австралии, Канаде, Гонконге, США, Великобритании и Швейцарии.

Исследователи отметили, что группировка задействует бесплатные онлайн-сервисы — например, центр сертификации Let’s Encrypt — и публично доступные инструменты.

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