Похищающий данные вредонос Raccoon заразил более 100 тыс. жертв

Похищающий данные вредонос Raccoon заразил более 100 тыс. жертв

Похищающий данные вредонос Raccoon заразил более 100 тыс. жертв

Вредонос, получивший имя Raccoon, заточен под похищение конфиденциальной информации. По словам исследователей в области кибербезопасности из компании Cybereason, Raccoon уже заразил более 100 тысяч компьютеров.

Жертвы этой вредоносной программы разбросаны по всему миру. Цель Raccoon — похищать данные платёжных карт, логины и пароли от электронных ящиков, а также учётные данные криптовалютных кошельков.

Авторы зловреда предлагают его по модели malware-as-a-service (MaaS), благодаря которой Raccoon быстро приобрёл популярность в среде киберпреступников.

«Зловред Raccoon занимает место в десятке самых обсуждаемых вредоносных программ в среде киберпреступников за 2019 год», — гласит отчёт Cybereason.

«Несмотря на то, что Raccoon не является ни сложным, ни новаторским вредоносом, ему все равно удалось заразить сотни тысяч устройств по всему миру».

Специалисты считают, что популярность Raccoon служит напоминанием о том, что модель Malware-as-a-Service очень эффективна для распространения вредоносных программ. В будущем эксперты прогнозируют развитие MaaS.

Авторы Raccoon предлагают автоматизированную бекенд-панель, защищённый хостинг и поддержку 24/7 в России и Великобритании. Все это стоит $200 в месяц. Сама вредоносная программа написана на C++ русскоговорящими разработчиками, которые изначально рекламировали её на российских форумах хакерской тематики.

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