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.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru