Иранские хакеры случайно раскрыли 40 Гб видеозаписей своих операций

Иранские хакеры случайно раскрыли 40 Гб видеозаписей своих операций

Иранские хакеры случайно раскрыли 40 Гб видеозаписей своих операций

Иранская правительственная кибергруппировка APT35 случайно раскрыла один из своих серверов, на котором хранились около 40 Гб видеозаписей и других файлов, связанных с операциями группы.

На незащищённый сервер наткнулась команда исследователей IBM X-Force IRIS. Впоследствии выяснилось, что он принадлежит APT35 и содержит информацию о доменах, которые контролирует группировка.

APT35 известна и под другими именами: ITG18, Charming Kitten, Phosphorous и NewsBeef. Её сервер был полностью открыт на протяжении трёх дней, что позволило специалистам подробно изучить его содержимое.

«Благодаря неправильной конфигурации сервер с 40 Гб данных об операциях киберпреступников остался незащищённым. Это позволило нашей команде найти видеозаписи общей длительностью пять часов, на которых запечатлены тренировки APT35», — объясняет X-Force IRIS в отчёте.

На одних видео демонстрировался процесс извлечения данных (контактов, изображений и файлов) из различных аккаунтов. На других — запечатлены примеры удачных атак против ВМС США.

Среди записей специалисты нашли и примеры провалившихся операций APT35. Например, злоумышленники не смогли взломать системы Государственного департамента США.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Kaspersky Fraud Prevention научился точнее выявлять мошеннические схемы

«Лаборатория Касперского» выпустила обновление своего решения Kaspersky Fraud Prevention, которое помогает компаниям выявлять и предотвращать онлайн-мошенничество. Повод для усиления защиты более чем актуален — с начала 2025 года в России фиксируется резкий рост числа фрод-аккаунтов в ретейле, а летом наблюдалась волна автоматизированных атак, связанных с нелегитимным бронированием и скупкой билетов.

Обновлённый Kaspersky Fraud Prevention теперь лучше справляется с подобными схемами как на сайтах, так и в мобильных приложениях.

Разработчики добавили новые источники данных, усилили алгоритмы детектирования и внедрили более 20 новых признаков мошеннической активности.

Теперь система анализирует не только телеметрию устройств, но и анонимизированные технические данные клиентов, что позволяет адаптировать защиту под конкретную отрасль — будь то онлайн-торговля, банковские сервисы или системы бронирования.

В модулях Advanced Authentication и Automated Fraud Analytics появилась возможность объединять правила, что помогает выявлять более сложные схемы. Например, система может заметить, что одно и то же устройство используется для подозрительных входов в разных аккаунтах.

Новые признаки мошеннической активности включают даже такие детали, как траектория движения мыши — это помогает распознавать автоматизированные действия и ботов ещё до того, как они наносят ущерб.

Для аналитиков добавлен новый механизм отчётности и расширена информация об аутентификации: теперь можно получать не только оценку риска сессии, но и технические сведения о ней — например, параметры устройства и особенности подключения. Это делает анализ инцидентов более гибким и точным.

«Мы видим, как бизнес всё активнее уходит в онлайн, и вместе с этим растёт количество мошеннических схем, — отмечает Екатерина Данилова, менеджер по развитию бизнеса Kaspersky Fraud Prevention. — В новой версии мы сосредоточились на точности детектирования и удобстве аналитиков. Теперь система лучше видит технические признаки фрода, например циклические бронирования или перепродажу бонусов, и помогает реагировать быстрее».

Обновлённый Kaspersky Fraud Prevention уже доступен клиентам и, по словам компании, должен значительно повысить эффективность противодействия сложным цифровым схемам обмана.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru