Преступники взломали, а потом склеили аппаратный криптокошелек

Преступники взломали, а потом склеили аппаратный криптокошелек

Преступники взломали, а потом склеили аппаратный криптокошелек

Киберпреступникам удалось украсть из аппаратного криптокошелька почти $30 000. Устройство не воровали и никуда не подключали. Настройки кошелька изменили еще до его продажи, сначала вскрыв механизм, а затем “посадив” его половинки на скотч.

О необычном киберпреступлении рассказали в “Лаборатории Касперского”. Из аппаратного криптокошелька, находившегося в сейфе, пропало 1,33 биткоинов (почти $30 000). Такое устройство напоминает USB-флешку, требует подключения к компьютеру и считается надежным способом хранения криптовалюты.

Операций в день кражи клиент не совершал, поэтому не сразу заметил исчезновение биткоинов. 

Эксперты изучили сам криптокошелек и обнаружили признаки злонамеренного вмешательства.

Преступники вскрыли устройство еще до того, как оно попало к пользователю. Вместо ультразвуковой сварки специалисты обнаружили клей и двусторонний скотч. Кроме того, был установлен другой микроконтроллер с модифицированной прошивкой и загрузчиком. 

Это значит, что аппаратный кошелек купили уже зараженным, при этом упаковка и голографические наклейки выглядели нетронутыми и не вызывали подозрений.

Злоумышленники внесли всего три изменения в оригинальную прошивку загрузчика и самого кошелька:

  1. Удалили управление защитными механизмами.
  2. На этапе инициализации или сброса кошелька случайно сгенерированная сид-фраза была заменена на одну из 20 заранее созданных фраз, сохраненных в модифицированной прошивке.
  3. При установке дополнительного пароля для защиты мастер-ключа, использовался только первый символ пароля. Таким образом злоумышленникам нужно было перебрать всего 1280 вариантов, чтобы получить доступ к конкретному фальшивому кошельку.

Внешне криптокошелёк работал как обычно, но с самого начала мошенники имели над ним полный контроль.

“Хотя аппаратные кошельки считаются одним из самых безопасных способов хранения криптовалюты, злоумышленники нашли способ взломать их — продавать заражённые или поддельные устройства”, — предупреждает эксперт “Лаборатории Касперского” по кибербезопасности Станислав Голованов.

Таких атак можно избежать, добавляет он. Покупать подобные устройства нужно только у официальных источников, необходимо проверять целостность кошелька, обновлять прошивки на сайте производителя и пользоваться дополнительными средствами киберзащиты.

Темпы кражи криптовалюты продолжают угрожающе расти. Основной техникой остается фишинг. Согласно отчету “Лаборатории Касперского”, в 2022 году масштаб криптовалютного фишинга вырос на 40% в годовом исчислении: зарегистрировано 5 млн случаев против 3,5 млн в 2021 году.

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

34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

2ГИС решила разобраться, как себя чувствует русскоязычное QA-сообщество: чем пользуются тестировщики, как устроены процессы и как в работу проникает искусственный интеллект. В исследовании поучаствовали 570 QA-специалистов, почти половина из них работают в крупных компаниях.

57% опрошенных сказали, что подключаются к разработке фич ещё на этапе обсуждения требований — то есть задолго до появления кода.

Лишь 20% приходят в проект только после завершения разработки. А вариант «подключаюсь, когда в продакшене что-то сломалось» — уже почти экзотика.

89% команд используют автотесты — от юнитов до UI. Но вот инструменты вокруг них, вроде поддержки, аналитики и стабильности, применяют далеко не все. Например, код-ревью автотестов делают только 39% опрошенных, а 28% команд вообще не отслеживают никаких метрик и работают «вслепую».

ИИ используют не все, и в основном — для рутинных задач

Хотя ИИ уже прочно вошёл в мир тестирования, чаще всего его применяют для типовых задач:

  • написание тестового кода (34%),
  • генерация тест-кейсов (28%),
  • и тестовых данных (26%).

 

Более продвинутые сценарии вроде анализа тестов, автоматического поиска багов и визуального тестирования пока используются редко. Например, только 5% автоматизируют дефект-дискавери, и лишь 4% пробуют AI для визуальных проверок. А 22% QA-специалистов вообще не используют ИИ в своей работе.

Главные проблемы в тестировании

На первом месте — сжатые сроки. Об этом сказали 71% участников опроса. На втором — слабое вовлечение QA в процессы (40%) и нехватка квалифицированных специалистов (37%).

Как измеряют качество

  • Главная метрика — количество найденных багов (58%).
  • Покрытие автотестами учитывают 43%, покрытие кода — только 23%.
  • Стабильность тестов (например, чтобы они не «флапали») отслеживают всего 15% команд.

Что будет с профессией дальше? Мнения разделились:

  • 37% считают, что всё уйдёт в тотальную автоматизацию;
  • 35% уверены, что ничего особо не поменяется;
  • почти треть верит, что QA станет глубже интегрироваться в специфические направления вроде ИБ и производительности;
  • 27% видят будущее за DevOps и SRE — то есть тесной работой на всех этапах: от разработки до эксплуатации.
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