Фишеры используют API Telegram для сбора учётных данных жертв

Фишеры используют API Telegram для сбора учётных данных жертв

Фишеры используют API Telegram для сбора учётных данных жертв

Недавно обнаруженная фишинговая кампания отметилась интересным подходом к краже учётных данных жертвы: злоумышленники используют API популярного мессенджера Telegram для создания вредоносных доменов. Последние помогают преступникам обойти защитные механизмы вроде антиспам-шлюза (secure email gateway, SEG).

По словам специалистов компании Cofense, обратившим внимание на активность киберпреступников, данная фишинговая кампания стартовала в середине декабря 2020 года. Основными целями атакующих были компании финансового сектора Великобритании.

Вся схема фишеров строилась на API, которые предлагает сервис для обмена сообщениями Telegram. Как известно, эти API позволяют пользователям создавать веб-элементы, задействующие функции Telegram для интерфейса. Однако злоумышленники ловко приспособились и начали использовать API для создания фишинговых доменов.

«Конкретно в этой кампании киберпреступники взламывали почтовые ящики с тем расчётом, чтобы они выглядели для пользователей легитимными. Затем атакующие использовали домен для перенаправления жертвы на вредоносный сайт», — объясняет Джейк Лонгден из Cofense.

Таким образом, ничего не подозревающие сотрудники получали фишинговые письма, которые приходили якобы от источника внутри корпорации (например, с адреса вроде support@internal.com). Однако на деле источник находился за пределами атакуемой организации.

В Cofense также отметили, что фишеры пытались привлечь внимание жертв яркими заголовками писем, в которых отмечалось, что дело срочное. Все эти уловки были рассчитаны лишь на одно — заставить сотрудника открыть и прочитать письмо.

Доверчивые служащие кликали на ссылки в таких сообщениях, после чего благополучно попадали на вредоносный домен, созданный с помощью API Telegram и замаскированный под легитимную страницу входа. Само собой, все введённые на такой странице учётные данные отправляются в руки злоумышленников.

KUMA 4.2 получила ИИ для выявления компрометации учётных данных

«Лаборатория Касперского» выпустила обновление своей SIEM-платформы Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform (KUMA) — версия 4.2 получила сразу несколько заметных доработок. Главная из них — использование машинного обучения для выявления признаков компрометации учётных записей.

Новая ИИ-функциональность анализирует поведение пользователей и ищет аномалии, сравнивая текущую активность с привычным историческим профилем.

Если система замечает подозрительные отклонения, специалисты по ИБ получают уведомление о возможной краже или компрометации учётных данных. Такой подход позволяет реагировать на инциденты на более раннем этапе, ещё до того, как атака разовьётся.

В обновлении также появилась более гибкая ролевая модель. Теперь в KUMA можно создавать, дублировать и настраивать роли под конкретные бизнес-процессы и организационную структуру компании. Это упрощает управление доступами и помогает точнее распределять права между командами.

Отдельного внимания заслуживает коррелятор 2.0, который пока доступен в бета-версии. Он стал отказоустойчивым, масштабируемым по горизонтали и, по заявлению разработчиков, обеспечивает прирост производительности примерно в пять раз при одновременном снижении требований к инфраструктуре.

Ещё одно практичное нововведение — резервное копирование данных о событиях. В версии 4.2 можно выгружать информацию в защищённые, неизменяемые архивы. Это упрощает расследование инцидентов, проведение аудитов и выполнение регуляторных требований.

Наконец, в KUMA появилась возможность запускать длительные поисковые запросы в фоновом режиме. Это особенно удобно при разборе сложных инцидентов, когда нужно анализировать события за большой период времени, не останавливая текущую работу в системе.

По словам руководителя направления развития единой корпоративной платформы «Лаборатории Касперского» Ильи Маркелова, спрос на SIEM-системы продолжает расти, особенно среди компаний, которые выстраивают собственные SOC. В компании подчёркивают, что развитие KUMA идёт в сторону автоматизации и снижения нагрузки на специалистов, чтобы они могли сосредоточиться на анализе сложных атак и профилактике инцидентов, а не на рутинных операциях.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru