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.

Нейросеть для ЖКХ научилась материться в первый месяц обучения

Разработчикам отечественного голосового помощника для сферы ЖКХ пришлось «переучивать» систему после того, как в процессе обучения бот освоил ненормативную лексику. Этот случай наглядно показал, насколько критично качество данных, на которых обучаются нейросети.

О возникшей проблеме рассказал ТАСС президент Национального объединения организаций в сфере технологий информационного моделирования (НОТИМ) Михаил Викторов на Сибирском строительном форуме, который проходит в Новосибирске.

«Приведу забавный случай: нейросеть учится, и буквально уже в первый месяц разработчики обнаружили такую коллизию — нейросеть научилась мату. Как говорится, с кем поведёшься, от того и наберёшься. Эту проблему, конечно, пришлось устранять. Но это в том числе показатель активного взаимодействия с нашими гражданами», — рассказал Михаил Викторов.

При этом, по его словам, внедрение ботов позволило сократить число операторов кол-центров в 5–6 раз без потери качества обслуживания. Нейросетевые инструменты способны обрабатывать до 90% входящих обращений.

Уровень удовлетворённости качеством обслуживания, по оценке Викторова, составляет около 80%. Передавать звонки операторам целесообразно лишь в экстренных случаях — например, при аварийных ситуациях.

Эксперты ранее отмечали, что именно данные, на которых обучается ИИ, являются ключевой причиной появления некорректных или предвзятых ответов нейросетевых инструментов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru