США обвинили двух россиян в краже $16,8 млн у пользователей криптобирж

США обвинили двух россиян в краже $16,8 млн у пользователей криптобирж

США обвинили двух россиян в краже $16,8 млн у пользователей криптобирж

Правоохранительные органы США предъявили обвинения двум гражданам России в краже около $17 миллионов в цифровой валюте. По данным американских следователей, преступники провели серию фишинговых атак в период с 2017 по 2018 год.

В результате успешных киберопераций злоумышленникам удалось взломать веб-сайты наиболее популярных криптовалютных бирж.

Министерство юстиции США считает, что за фишинговыми атаками и отмыванием денег стоят два россиянина — Данил Потехин и Дмитрий Карасавиди. В общей сложности за время своей кампании мошенники украли у жертв $16,8 млн.

Помимо этого, Министерство финансов США ввело экономические санкции в отношении двух россиян. На всё имущество вышеуказанных лиц наложили арест.

Согласно материалам дела, Потехин и Карасавиди создали фейковые сайты, замаскированные под страницы для входа в сервисы криптобирж Binance, Gemini и Poloniex. Злоумышленники смогли перехватить учётные данные и выкрали $10 млн у 142 пользователей Binance, $5,24 — у 158 пользователей Poloniex и $1,17 — у 42 пользователей Gemini.

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