Бренд одежды Guess стал жертвой атаки шифровальщика и утечки данных

Бренд одежды Guess стал жертвой атаки шифровальщика и утечки данных

Бренд одежды Guess стал жертвой атаки шифровальщика и утечки данных

Американская компания Guess, бренд одежды и аксессуаров, разослала ряду покупателей уведомления о взломе, который имел место в феврале и привёл к краже данных. В настоящее время Guess сотрудничает с правоохранителями, расследующими этот инцидент.

«Мы привлекли компанию, занимающуюся сетевой криминалистикой, для расследования киберинцидента, в ходе которого злоумышленникам удалось получить доступ к системам Guess. По нашим данным, это произошло в период между 2 и 23 февраля 2021 года», — гласят письма Guess.

«26 мая 2021 года расследование показало, что атакующие смогли добраться до персональных данных отдельных клиентов».

Производитель модной одежды собрал адреса всех затронутых пользователей после тщательной проверки документов, хранившихся во взломанных системах. Потенциальным жертвам киберпреступников предложили год бесплатного кредитного мониторинга.

Чуть позже стало известно, что помимо персональных данных, злоумышленники могли добраться и до финансовой информации. Сама Guess отмечает наличие в утечке номеров социального страхования, водительских удостоверений, паспортов и банковских счетов.

Точное количество затронутых клиентов американская компания не назвала, однако от прокуроров поступили сведения о 1300 пользователей, пострадавших из-за февральской кибератаки. Больше всего удручает, что в руки злоумышленников могли попасть номера банковских карт вместе с кодами безопасности, паролями и PIN.

Guess не уточняет, кто именно стоял за атакой, однако известно, что на сайте операторов программы-вымогателя DarkSide американский производитель одежды числился в списке жертв. Преступники утверждали, что им удалось украсть более 200 ГБ файлов, после чего они зашифровали системы Guess.

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