Операторы Qlocker сворачивают атаки, заработав $350 000 за один месяц

Операторы Qlocker сворачивают атаки, заработав $350 000 за один месяц

Операторы Qlocker сворачивают атаки, заработав $350 000 за один месяц

Киберпреступная группировка, распространяющая вымогатель Qlocker, решила свернуть свои операции. Всего за один месяц злоумышленникам удалось заработать $350 тысяч за счёт эксплуатации уязвимостей в сетевых накопителях (NAS) QNAP.

В апреле владельцы NAS-устройств QNAP столкнулись с волной кибератак, в результате которых вместо файлов появились защищённые паролем архивы 7-zip. Также жертвы вредоноса нашли текстовый файл «!!!READ_ME.txt», объясняющий ситуацию и требующий выкуп.

Чтобы вернуть файлы в исходное состояние, пользователи должны были проследовать на сайт в сети Tor. На этом ресурсе владельцу сетевого накопителя объясняли, что его атаковал шифровальщик Qlocker, а за возврат файлов придётся заплатить около $550 в биткоинах.

Позже стало понятно, что киберпреступники использовали в атаках уязвимости, на которые исследователи указывали не так давно. Эти бреши позволяли использовать встроенное приложение 7-zip для шифрования файлов жертвы. При этом злоумышленник мог эксплуатировать их удалённо.

С помощью такого незатейливого подхода преступники смогли поразить более тысячи устройств всего за один месяц. Причём отдельные пользователи утверждали, что злоумышленники действовали непорядочно: после перевода означенной суммы они требовали ещё более $1000 за возврат файлов.

Тем не менее сейчас операторы программы-вымогателя решили остановиться. Например, на их ресурсе висит уведомление:

«Скоро этот сайт будет закрыт».

 

Как выяснили в BleepingComputer, жертвы заплатили в общей сложности 8,93258497 биткоинов, что равно $353 708.

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