Вымогатель DoppelPaymer публикует данные жертв на специальном сайте

Вымогатель DoppelPaymer публикует данные жертв на специальном сайте

Операторы программы-вымогателя DoppelPaymer запустили специальный веб-сайт, на страницах которого размещают украденные файлы, принадлежащие не заплатившим выкуп жертвам. Таким образом злоумышленники задействуют дополнительный стимул для оплаты.

Напомним, что первым вымогателем, взявшим на вооружение кражу файлов до их шифрования, стал вредонос Maze.

Эта тактика позволяет по-новому шантажировать жертв, особенно тех, у кого в распоряжении есть свежие резервные копии зашифрованных файлов.

Публикуя конфиденциальные данные пользователей, операторы шифровальщиков подвергают их рискам, поскольку различного рода мошенники тут же примутся «обрабатывать» новую жертву — ведь у них есть вся необходимая для этого информация.

На данный момент ландшафт киберугроз насчитывает три программы-вымогателя, публикующие данные пользователей: Sodinokibi, Nemty и DoppelPaymer.

Последний вредонос ориентирован на атаки корпоративных сетей. Первым делом злоумышленники пытаются получить учётные данные администратора, а затем разворачивают вредонос, который зашифрует все устройства в сети.

Поскольку речь идёт о большом количестве зашифрованных девайсов, операторы DoppelPaymer требуют немалые деньги за возврат файлов в первоначальное состояние. Чтобы дополнительно мотивировать жертв, преступники угрожают опубликовать имена и данные взломанных сотрудников.

Для этих целей злоумышленники создали специальный веб-сайт, на котором можно размещать всю украденную информацию.

В настоящее время на этом ресурсе опубликованы данные четырёх компаний, которые, по словам вымогателей, не заплатили выкуп.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новое решение Angara Security на базе ML повысит эффективность SOC

Специалисты компании Angara Security выпустили решение на базе нейронной сети, интегрирующееся с SIEM-системой. По словам разработчиков, новинка поможет повысить эффективность мониторинга в SOC.

Комбинированные слои, из которых состоит нейронная сеть, свойственны как сверточным сетям (Convolutional Neural Networks), так и рекуррентным (Recurrent Neural Networks).

Таким образом, разработка поможет дополнить стандартные методы анализа событий в информационной безопасности, а также с высокой точностью выявлять вредоносную активность по характерным паттернам.

В этом случае безопасники избавляются от необходимости писать отдельные правила детектирования для каждой новой утилиты или процедуры.

«ML-модели являются отличным вспомогательным инструментом в работе аналитиков. С одной стороны, они позволяют расширить возможности по детектированию активности злоумышленников, с другой — автоматизировать часть процессов и высвободить ресурсы для задач, требующих участия человека», — комментирует Артем Грибков, заместитель директора Angara SOC по развитию бизнеса.

Использованная Angara Security ML-модель может применяться в трёх сценариях. Например, для детектирования PowerShell-скриптов — одного из любимых инструментов киберпреступников.

Второй сценарий — обнаружение DGA-доменов и DNS-туннелирования. Зачастую классические методы анализа DNS-имен выдают ложноположительные срабатывания, а сверху ещё накладывается проблема доменных имён, похожих на легитимные. В Angara Security отмечают, что ML-решение справляется с этой задачей.

Наконец, третий сценарий — анализ журналов веб-серверов. ML-модель в этом случае может использоваться в качестве дополнения к WAF-системам или как альтернатива эшелонированной защиты веб-ресурсов.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru