Вымогательство а-ля Luna Moth: вишинг и кража данных без участия зловредов

Вымогательство а-ля Luna Moth: вишинг и кража данных без участия зловредов

Вымогательство а-ля Luna Moth: вишинг и кража данных без участия зловредов

Эксперты Palo Alto Networks выявили вымогательскую кампанию, в ходе которой злоумышленники используют адресные рассылки и вишинг. Намеченную жертву под любым предлогом просят позвонить по указанному номеру, а затем в ходе разговора убеждают предоставить удаленный доступ к компьютеру; согласие открывает возможность для кражи данных с целью получения выкупа.

Автором текущих целевых атак, по данным Palo Alto, является кибергруппа Luna Moth, она же Silent Ransom. Поддельные письма вначале рассылались на адреса небольших юридических компаний, позднее вымогатели переключились на крупный ретейл и уже выманили у жертв сотни тысяч долларов.

Примечательно, что злоумышленники стараются сократить до минимума свой цифровой след: широко используют социальную инженерию и пускают в ход лишь легитимные инструменты. Жертву обрабатывают по схеме TOAD, которую также практикуют мошенники, притворяющиеся техподдержкой; с этой целью Luna Moth создала колл-центры, зарегистрировала множество телефонных номеров у VoIP-провайдеров и открыла аккаунты на веб-сервисе Zoho Assist. 

Распространяемые поддельные сообщения кастомизируются с учетом характера выбранной цели и не содержат вредоносных вложений или ссылок. Приманкой обычно служит инвойс или платная подписка, якобы оформленная на имя получателя.

 

К фальшивке прикреплен безобидный PDF-документ, в котором указан номер телефона для связи на случай возникновения вопросов — например, для отмены подписки, по которой скоро начнут снимать деньги с карты. В ранних рассылках Luna Moth для большей правдоподобности использовала логотип компании-отправителя, которую она имитировала, сейчас авторы атак ограничиваются приветственным заголовком.

 

Номера телефонов для жертв вначале повторялись, а позднее стали уникальными; адресату также могут предоставить выбор из нескольких вариантов. При вызове собеседник в ходе разговора высылает приглашение присоединиться к сеансу удаленной поддержки через Zoho Assist — якобы для большего удобства. Если жертва согласится, мошенник перехватит управление ее клавиатурой и мышью, включит доступ к буферу обмена и размоет экран, чтобы скрыть дальнейшие действия от пользователя.

После этого в систему устанавливается инструмент удаленного управления Syncro, чтобы обеспечить стороннее присутствие, а также менеджер файлов Rclone или клиент WinSCP — для выкачивания ценных данных с компьютера и подключенных сетевых ресурсов. Процесс в этом случае может занять от нескольких часов до пары недель.

Если у жертвы нет админ-прав, автор атаки не пытается закрепиться в системе, а сразу переходит к краже данных с помощью WinSCP Portable — прямо во время телефонной беседы. В ходе инцидентов, попавших в поле зрения Palo Alto, злоумышленники не пытались продвинуться дальше по сети и довольствовались тем, что нашли у жертвы.

После кражи информации пострадавшему высылается письмо с требованием выкупа; его размер составляет от двух до 78 биткоинов, в зависимости от платежеспособности атакованной организации. Каждой жертве назначается свой криптокошелек, тем, кто проводит платеж в заданные сроки, предоставляется скидка в 25%. Неплательщикам могут угрожать потерей репутации — вымогатели обещают рассказать о случившемся крупным клиентам жертвы, называя их имена.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru