Операторы DoppelPaymer атаковали Foxconn, требуют $34 млн

Операторы DoppelPaymer атаковали Foxconn, требуют $34 млн

Операторы DoppelPaymer атаковали Foxconn, требуют $34 млн

Компания Foxconn, крупнейший производитель электроники, стала жертвой операторов программы вымогателя. При этом злоумышленники выкрали важные файлы перед тем, как зашифровать все корпоративные устройства, до которых смогли добраться.

Оказалось, что за атакой стоит вымогатель DoppelPaymer, авторы которого уже успели выложить на специальном веб-сайте похищенные у Foxconn данные. К счастью, в опубликованных файлах нет никакой финансовой информации, также отсутствуют персональные данные сотрудников.

 

Сам инцидент произошёл в районе 29 ноября 2020 года, с тех пор официальный сайт тайваньского техногиганта демонстрирует посетителям ошибку.

 

По информации источников, знакомых с киберинцидентом, злоумышленники требуют у Foxconn 1804,0955 биткоинов, что равно приблизительно $34 686 000 по текущему курсу.

Подпишитесь на новости

Злоумышленник использовал DeepSeek для атак на университеты

Злоумышленник под псевдонимом BUGSTER использовал DeepSeek V4 как помощника для разведки, написания скриптов и подготовки атак на организации в Индии. Среди целей были университеты. В одном из подтверждённых взломов он похитил базу с более чем 5200 записями, включая персональные данные студентов.

Операцию разобрали исследователи из Unit 42. По их оценке, оператор пользовался простыми инструментами и заметно зависел от сгенерированных ИИ материалов, но это не помешало ему добиться результата.

BUGSTER связал DeepSeek с фреймворком Hermes Agent, а Cursor использовал как дополнительный инструмент разработки. Исследователи обнаружили конфигурации с отключёнными ограничениями безопасности.


В одной атаке ИИ помогал составлять разведывательные отчёты и готовить перебор паролей к университетскому сайту. Инструмент отметил одну учётную запись WordPress как действительную. В отдельном эпизоде злоумышленник получил доступ к базе MongoDB и выгрузил тысячи записей.

Аппетиты университетами не ограничились: оператор настраивал специализированных ботов для консультаций по VoIP-мошенничеству, занимался подбором паролей от Wi-Fi и разведкой крупных держателей криптовалюты.


Главный вывод Unit 42: ИИ снижает порог входа в разные виды киберпреступности. Для ущерба уже не обязательно быть сильным специалистом во всех задействованных областях, часть недостающих знаний можно получить в чате.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru