Жителю Ахтубинска дали 2 года за создание и продажу программы с SQLmap

Жителю Ахтубинска дали 2 года за создание и продажу программы с SQLmap

Жителю Ахтубинска дали 2 года за создание и продажу программы с SQLmap

В начале прошлого месяца в г. Ахтубинск Астраханской области вынесли приговор Сосину П.В., которого обвинили в создании и распространении вредоносной программы WASP 1.0 из корыстной заинтересованности. Как выяснил «Хабр», выставленный на продажу софт позиционировался как инструмент пентеста и был признан зловредом из-за использования модуля SQLmap — opensource-проекта, доступного на GitHub.

Суд Ахтубинска усмотрел в действиях местного жителя состав преступления, предусмотренный ч.2 ст. 273 УК РФ, и назначил наказание в виде лишения свободы на два года с отбыванием в колонии строгого режима. Осужденному также предстоит уплатить штраф в размере 100 тыс. рублей.

Репортер «Хабра» попытался разобраться в неоднозначной ситуации и связался с родственниками Сосина, которые согласились предоставить документы и подробности. Как оказалось, WASP 1.0 состоит из трех компонентов с открытым исходным кодом: утилиты SQLmap, сервера Apache и сканера Arachni.

Код SQLmap, позволяющий автоматизировать поиск возможностей SQLi и захвата баз данных, автор нового инструмента скачал с GitHub (к слову, такой же модуль встроен в Kali Linux). Утилиту пришлось доработать, чтобы можно было одновременно искать уязвимости на множестве сайтов (до 50).

Тем не менее, выступившие на суде эксперты сошлись во мнении, что WASP 1.0, выставленный на продажу, является вредоносом именно из-за использования SQLmap. Это подтвердил также представитель ФСБ, сославшись на вердикт Dr.Web для этого модуля.

Примечательно, что осужденный не скрывал, что создал инструмент для продажи. Он также не пытался скрыть контактные данные и считает, что за использование подобных продуктов в противоправных целях ответственность несет покупатель, а не разработчик.

Сосина задержали сразу после сделки по купле-продаже WASP 1.0, инициаторами которой оказались оперативники.

В комментарии для «Хабра» основатель сервиса разведки утечек DLBI Ашот Оганесян отметил, что SQLmap и Arachni — хорошо известная связка для автоматизации взломов, а ресурс, на котором продавался инструмент двойного назначения (cracked.to), — обычный и не очень популярный теневой форум.

Сам Сосин, со слов родственников, полагает, что его арест — лишь повод получить доступ к его ПК. Ранее создатель WASP 1.0 сидел по другой статье, имел доступ к интернету и «познакомился с криптовалютами, сделал софт типа брута и с его помощью сгенерировал ключ с хорошим балансом». Выйдя на свободу, он занимался тем же, и буквально через месяц к нему пришел участковый и поинтересовался источником доходов.

Адвокат Сосина подал апелляцию, рассмотрение назначено на 24 ноября, однако надежд на отмену приговора мало. Он уже приведен в исполнение, осужденный отбывает наказание. Данное дело перекликается с недавним случаем в Томске: местного жителя посадили за скачивание и использование программы VIPole (защищенного мессенджера), которую суд счел вредоносной.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В МФТИ создали ML-алгоритм для выявления криптокошельков мошенников

Выпускник Физтеха разработал алгоритм машинного обучения, позволяющий выявить и заблокировать сибил-аккаунты, созданные мошенниками для кражи криптовалютных токенов, которые бесплатно раздают в рамках рекламных акций.

Разработка протестирована на 2,5 млн криптокошельков и показала точность обнаружения фальшивок 90% — в два раза выше аналогов, используемых в криптоиндустрии с целью защиты airdrop-кампаний от атак злоумышленников.

Для незаконного получения вознаграждений, предлагаемых при продвижении криптопроектов, мошенник может создать целую сеть фейковыз кошельков (сибил-аккантов). Подобные злоупотребления искажают метрики, провоцируют падение курса токенов и в итоге подрывают доверие к проекту.

«Мой алгоритм анализирует десятки параметров: от поведенческих паттернов и кросс-чейн-активности до сетевых связей между кошельками, — пояснил автор дипломной работы Алексей Саплин. — Это позволяет выявлять даже сложные кластеры, которые остаются незамеченными при использовании стандартных методов. Алгоритм показал точность 90%, а большинство существующих решений показывают эффективность на уровне 45–60%».

Тестирование разработки проводилось в рамках открытого конкурса, организованного Layer Zero, благодаря этому проект смог аннулировать несправедливое распределение токенов на сумму $10,2 миллиона.

Созданный Саплиным ML-алгоритм можно заточить и под другие криптопроекты; в МФТИ уже ведутся работы в этом направлении. Сам автор собирается продолжить исследования в аспирантуре и надеется, что ему в итоге удастся создать универсальный инструмент выявления мошеннических схем в различных блокчейн-экосистемах.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru