Студент нашел ошибку на сайте QLocker и сэкономил жертвам $27 000

Студент нашел ошибку на сайте QLocker и сэкономил жертвам $27 000

Студент нашел ошибку на сайте QLocker и сэкономил жертвам $27 000

Учащийся Стэнфордского университета Джек Кейбл (Jack Cable) сумел обмануть систему отслеживания платежей, используемую операторами QLocker, и помог жертвам заражения восстановить данные без уплаты выкупа. Злоумышленники уже обнаружили ошибку и устранили ее, но исследователь успел лишить их выручки в $27 тысяч.

Атаки вымогательской программы QLocker, ориентированной на сетевые накопители производства QNAP Systems, эксперты наблюдают с конца марта. Этот вредонос примечателен тем, что вместо прогона какого-либо алгоритма шифрования применяет сжатие — архивирует файлы с помощью 7-Zip, защищая их паролем. За этот пароль злоумышленники требуют выкуп в 0,01 биткоина (немногим более $480 по текущему курсу).

Пав жертвой QLocker, приятель Кейбла, зная, что тот иногда подрабатывает консультантом по вопросам ИБ, попросил его помочь разобраться с оплатой. Открыв указанную злоумышленниками страницу, молодой человек обнаружил, что смена регистра при вводе одного из символов в поле «ID транзакции» влечет прием платежа и выдачу нужного ключа.

Студент поделился своей находкой в Твиттере, предложив жертвам заражения свою помощь. Таким образом, повторяя все тот же трюк, Кейбл предотвратил финансовые потери полусотни пользователей.

Компания QNAP тем временем опубликовала предупреждение об атаках QLocker, уточнив, что для его внедрения злоумышленники используют две уязвимости — CVE-2020-36195 (возможность инъекции SQL-кода) и CVE-2021-28799 (вшитый пароль администратора). Разработчик выпустил патчи, обновил свой инструмент Malware Remover для удаления вредоносных программ из ОС QTS и QuTS и рекомендует пользователям как можно скорее применить обновления, а также усилить пароли и сменить дефолтный порт 8080, открывающий доступ к интерфейсу NAS-устройств.

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