Самоизоляция разбудила древний Android-троян, похищающий деньги жертв

Самоизоляция разбудила древний Android-троян, похищающий деньги жертв

В российском сегменте Сети зафиксировали рост активности Faketoken, давно известной вредоносной программы для устройств на базе Android. Основная задача этого трояна — добраться до денег пользователя.

Вредонос детектируется как «Trojan-Banker.AndroidOS.Faketoken» в ходе атак он маскируется под приложение, разработанное популярной торговой онлайн-площадкой.

Специалисты компании BI.ZONE считают, что возобновление активности Faketoken связано с массовым переходом россиян на дистанционную форму работы. В частности, киберпреступники пытаются сыграть на возросшей из-за самоизоляции популярности онлайн-торговли.

Экспертам Faketoken известен с 2012 года, когда на ландшафте появилась первая версия трояна. Тогда вредонос мог лишь перехватывать короткие коды в СМС-сообщениях, однако за все эти годы авторы оснастили его куда более опасными возможностями.

Сегодня Faketoken может не только перехватывать коды, но и накладывать свои окна поверх легитимных приложений для онлайн-банкинга (стандартная «фишка» банковских троянов). Более того, современный Faketoken препятствует удалению с помощью антивирусных программ.

По подсчётам команды BI.ZONE, вредоносная программа в настоящее время поразила более 10 тыс. Android-устройств. При этом операторы продолжают создавать около 7 новых фишинговых доменов ежедневно. Зайдя на такой ресурс, пользователь скачивает установочный файл для систем Android (.apk), который тщательно замаскирован под легитимный.

Обосновавшись в системе, Faketoken позволяет злоумышленникам управлять устройством жертвы.

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