В Сеть слили исходный код вымогателя, атакующего мужские пояса верности

В Сеть слили исходный код вымогателя, атакующего мужские пояса верности

В Сеть слили исходный код вымогателя, атакующего мужские пояса верности

Исходный код программы-вымогателя ChastityLock, которую злоумышленники использовали в атаках на мужские пояса верности Qiui Cellmate, теперь доступен в Сети. Любой желающий может ознакомиться с «внутренностями» вредоноса в соответствующем репозитории GitHub.

В октябре 2020 года эксперты заметили семейство вымогателей ChastityLock в атаках на мужские пояса верности Qiui Cellmate. Специалисты компании Pen Test Partners опубликовали отчёт, описывающий обнаруженные в этих девайсах уязвимости.

Киберпреступники действовали находчиво: угрожали заблокировать пояса верности на неопределённое время, если жертвы не заплатят выкуп. Операторы ChastityLock требовали 0,02 BTC (приблизительно $678 или 50 464 рублей).

 

Исследователи в области кибербезопасности из компании AX Sharma обнаружили репозиторий GitHub, в котором содержится исходный код программы-вымогателя. Теперь другие эксперты также смогут изучить вредонос, способный контролировать IoT-устройства от Cellmate.

Первым о размещении кода сообщил пользователь Twitter пол ником @vx-underground. Помимо прочего, код содержит функции отправки команд устройствам через API QIUI.

По словам специалистов Ax Sharma, при проверке функций конечные девайсы возвращали ошибку «The specified key does not exist». Можно ли назвать опубликованный исходный код рабочим — пока не до конца понятно.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ИИ Яндекса отражает до 150 DDoS-атак в месяц — 99,9% автоматически

Искусственный интеллект Яндекса каждый месяц справляется в среднем со 150 DDoS-атаками на сервисы компании. С начала года таких атак было уже около 800, рассказал ТАСС директор по информационной безопасности компании Александр Каледа.

По его словам, нагрузка сильно колеблется: в пиковые периоды количество атак поднимается до 150 в месяц, в спокойные — опускается до 50–60.

Но при этом подавляющее большинство атак — свыше 99,9% — нейтрализуются полностью автоматически, без участия человека.

Каледа поясняет, что речь идёт в основном о сложных атаках, направленных на нарушение работы сервисов и приложений. ИИ помогает выявлять нетривиальные признаки угроз, которые невозможно описать простыми правилами.

«В отличие от традиционного подхода, где правила быстро устаревают, ИИ находит нестандартные сочетания технических и поведенческих признаков. Такой подход сложнее обойти злоумышленникам», — отметил он.

После отражения атаки проходят разбор и анализ. Сейчас около 75% таких разборов выполняются автоматически: система классифицирует инциденты и пополняет обучающую выборку, что помогает быстрее реагировать на новые типы угроз.

Атаки Яндекс отражает с помощью собственного сервиса «Антиробот». Он анализирует весь входящий трафик в режиме реального времени и определяет, какие запросы поступают от реальных пользователей, а какие — от автоматизированных систем, участвующих в атаке.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru