В первой половине 2020 года троян Emotet стал первым по атакам в России

В первой половине 2020 года троян Emotet стал первым по атакам в России

В первой половине 2020 года троян Emotet стал первым по атакам в России

Компания Check Point подготовила отчёт о самых активных киберугрозах в России, которые были зафиксированы в первой половине 2020 года. По данным экспертов, мошенники активно использовали пандемию и связанные с ней темы для организации атак.

После вспышки пандемии специалисты Check Point обнаружили стремительный рост регистрации новых доменов, связанных с темой коронавируса, многие из которых оказались вредоносными или подозрительными.

Адаптируя методы атак под новые условия, киберпреступники имитируют приложения видеоконференций, стриминговые платформы, подделывают сайты, связанные с займами и различными выплатами, а также рассылают работодателям резюме с вредоносным кодом.

Злоумышленники используют высокий интерес к теме коронавируса, чтобы побудить получателей фишинговых писем загружать вредоносные приложения и файлы или переходить по вредоносным ссылкам.

 

Злоумышленники используют высокий интерес к теме коронавируса, чтобы побудить получателей фишинговых писем загружать вредоносные приложения и файлы или переходить по вредоносным ссылкам.

Самой распространённой вредоносной программой стал троян Emotet, атаковавший 6% организаций. К слову, на днях «хактивисты» взломали операторов Emotet и заменили распространяемый вредонос на мемы.

Рейтинг распределился так:

  1. Emotet (6%) — продвинутый модульный троян. Когда-то Emotet был рядовым банковским трояном, но в последнее время он используется для дальнейшего распространения вредоносных программ и кампаний, а также может рассылать фишинговые письма, содержащие вредоносные вложения или ссылки.
  2. RigEK (5%) — содержит эксплойты для Internet Explorer, Flash, Java и Silverlight. Заражение начинается с перенаправления на целевую страницу, содержащую Java-скрипт, который затем ищет уязвимые плагины и внедряет эксплойт.
  3. XMRig (5%) — криптомайнер, программное обеспечение с открытым исходным кодом, впервые обнаруженное в мае 2017 года. Используется для майнинга криптовалюты Monero.
  4. Agent Tesla (3%) — усовершенствованная версия трояна типа «RAT». AgentTesla заражает компьютеры с 2014 года, выполняя функции кейлоггера и похитителя паролей. Вредоносная программа способна отслеживать и собирать вводимые данные с клавиатуры жертвы, делать скриншоты и извлекать учетные данные, относящиеся к различным программам, установленным на компьютер жертвы (включая Google Chrome, MozillaFirefox и Microsoft Outlook).
  5. Phorpiex (3%) — червь, предназначенный для платформы Windows. Он создает файлы, которые автоматически запускаются на съемных устройствах для дальнейшего самораспространения и включения в список авторизованных приложений. Это позволяет Phorpiex обойти политики шлюзов безопасности. Вредоносная программа также служит агентом бэкдора, который принимает команды от удаленного контроллера.

Среднее число атак на организации в неделю по типам угроз:

Wi-Fi научили распознавать людей в комнате без телефонов и браслетов

Исследователи из Технологического института Карлсруэ показали новый фокус с Wi-Fi. Оказывается, обычные роутеры могут помогать распознавать людей, которые просто ходят по комнате. Даже если у человека нет с собой смартфона, часов или другого беспроводного устройства.

Метод получил название BFId. Он использует данные beamforming — технологии, с помощью которой машрутизатор направляет сигнал в сторону подключённых устройств.

Проблема в том, что часть этих данных передаётся без шифрования, и их можно пассивно перехватывать обычным адаптером Wi-Fi в режиме мониторинга.

Дальше начинается самое интересное. Человек проходит через комнату, его тело немного меняет радиосигнал, а система анализирует эти изменения. По сути, Wi-Fi превращается в невидимую камеру, только вместо картинки — радиоволны и математика.

 

В эксперименте участвовали 197 человек. По данным исследователей, BFId смог распознавать людей с точностью до 99,5%. Для сравнения: старые методы на базе CSI показали 82,4% на сопоставимой выборке. То есть новый подход оказался не просто рабочим, а очень бодрым.

Главный неприятный момент — для атаки не нужно подключаться к целевой сети, взламывать пароль или ставить специальное оборудование. Достаточно находиться рядом и слушать незашифрованные служебные данные Wi-Fi. Роутер делает свою обычную работу, а побочный эффект — потенциальная слежка за людьми в помещении.

Исследователи пробовали снизить риск, например уменьшить частоту отчётов beamforming. Но это почти не помогло: точность распознавания всё равно оставалась высокой. А вот шифрование таких данных потребовало бы изменений в стандарте Wi-Fi и могло бы сломать совместимость со старыми устройствами.

Ситуацию делает ещё веселее новый стандарт 802.11bf, который как раз формализует обнаружение присутствия и мониторинг окружающей среды через Wi-Fi.

Авторы работы считают, что в стандарт нужно заранее добавить нормальные защитные механизмы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru