Sophos опубликовала 10 млн семплов вредоносов для анализа

Sophos опубликовала 10 млн семплов вредоносов для анализа

Sophos опубликовала 10 млн семплов вредоносов для анализа

Sophos и ReversingLabs опубликовали базу, насчитывающую 20 миллионов образцов исполняемых файлов для Windows, включая 10 миллионов семплов вредоносных программ. Всё это добро предназначено для исследователей в области кибербезопасности.

Помимо самих вредоносов, в базе содержатся также описания файлов, метаданные и прочая полезная информация, которая будет весьма полезна при анализе современных образцов зловредов.

БД выложили на GitHub. Согласно замыслу специалистов Sophos и ReversingLabs, их подборка поможет усовершенствовать модели машинного обучения, призванного детектировать вредоносные программы.

«Сбор и подготовка большого количества семплов с подробной информацией по каждому из них — довольно затратная и сложная процедура. Если делиться такой базой данных, то можно столкнуться с другими проблемами: защитой интеллектуальной собственности и риском заразить третьи стороны вредоносными программами», — отметили в Sophos.

Тем не менее эксперты собрали базу, получившую имя «SoReL-20M». Среди 10 миллионов зловредов, содержащихся в этой БД, нет по-настоящему опасных, поскольку исследователи убрали основную вредоносную функциональность.

Другими словами, если даже киберпреступники попытаются использовать опубликованную базу в своих целях, им потребуются серьёзные навыки и много времени, чтобы привести семплы в «боевое состояние».

Однако в Sophos понимают, что подготовленные злоумышленники в теории могут изучить выложенные образцы и создать на их основе свои инструменты для атаки. Но польза для исследователей превалирует.

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