Ребёнок помог Avast выйти на агрессивные iOS- и Android-адваре

Ребёнок помог Avast выйти на агрессивные iOS- и Android-адваре

Ребёнок помог Avast выйти на агрессивные iOS- и Android-адваре

По словам специалистов антивирусной компании Avast, ребёнок вывел их на целый рассадник мошеннических iOS- и Android-приложений, докучавших пользователям агрессивной рекламой. В общей сложности из официальных магазинов App Store и Google Play Store эти программы скачали 2,4 млн раз.

Авторы приложений маскировали их под обои рабочего стола, софт для загрузки музыки и похожие легитимные утилиты. Однако на деле пользователь получал тонну навязчивых рекламных объявлений (даже когда адваре было в фоне).

Часть этих приложений требовали от $2 до $10, что позволило их авторам заработать в общей сумме $500 000.

На мошеннический софт обратили внимание благодаря маленькой девочке, которая наткнулась на TikTok-профиль, рекламирующий странное приложение. К счастью, девочка поступила максимально грамотно: сообщила о нежелательной программе представителям чешского проекта Be Safe Online, специализирующегося на обучении детей цифровой гигиене.

Далее в дело включились антивирусные специалисты Avast, которым удалось выявить 11 рекламных приложений для Android и iOS.

Многие из этих программ рекламировали пользователи популярного сервиса коротких видео — TikTok. На один из таких профилей, например, были подписаны более 300 тысяч человек. Instagram-аккаунты, к слову, тоже рекламировали адваре.

Представители Avast поблагодарили ребёнка за бдительность и компьютерную грамотность.

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru