Житель Бруклина получил 4 года за соучастие в торговле крадеными данными

Житель Бруклина получил 4 года за соучастие в торговле крадеными данными

Житель Бруклина получил 4 года за соучастие в торговле крадеными данными

В США вынесен приговор еще одному участнику ОПГ Infraud, поставившей на поток куплю-продажу краденых данных банковских карт и PII (информации, идентифицирующей личность). Согласно решению суда, 37-летний житель Бруклина Джон Телусма (John Telusma), известный под ником Peterelliot, проведет ближайшие четыре года за решеткой.

По имеющимся данным, интернациональная группа Infraud была сформирована в 2010 году и просуществовала более семи лет, пока правоохранительным органам США не удалось ликвидировать ее онлайн-инфраструктуру. Преступники массово приобретали краденые данные и наладили их сбыт, направляя потенциальных покупателей на автоматизированные торговые площадки членов ОПГ.

Одним из наиболее активных и успешных участников Infraud являлся Телусма, который присоединился к кибергруппе в августе 2011 года. Он не только покупал данные банковских карт, но и использовал их для проведения мошеннических транзакций.

По оценкам американских властей, в ходе сделок на сайтах Infraud было суммарно продано более 4 млн украденных номеров кредитных и дебетовых карт. Ущерб от деятельности данной ОПГ превысил $568 миллионов.

В уголовном деле, которое рассматривается в штате Невада, числятся 36 ответчиков. В прошлом году суд вынес восемь обвинительных приговоров, в том числе россиянину Сергею Медведеву и македонцу Марко Леопарду (Marko Leopard), которые получили 10 и 5 лет соответственно.

В России недавно тоже были проведены аресты предполагаемых участников Infraud. Один из задержанных, Андрей Новак, является фигурантом невадского дела, однако выдавать его США российские власти не намерены.

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