За полгода в России проведено 1,3 млн фишинговых атак с целью кражи крипты

За полгода в России проведено 1,3 млн фишинговых атак с целью кражи крипты

За полгода в России проведено 1,3 млн фишинговых атак с целью кражи крипты

В период с января по июнь защитные решения «Лаборатории Касперского» заблокировали более 1,3 млн попыток перехода россиян по ссылкам в фишинговых письмах, использующих тему криптовалюты.

Такие сообщения массово рассылаются от имени известных криптовалютных бирж. Мошенники обычно просят подтвердить транзакцию или безопасность кошелька. При переходе по встроенной ссылке получателя перенаправляют на поддельную страницу с полем для ввода сид-фразы (по ней можно восстановить доступ к аккаунту в случае потери пароля).

 

Подобные атаки ориентированы на владельцев горячих кошельков — хранилищ крипты, всегда доступных через интернет. Такой способ хранения цифровой валюты очень популярен, но пользователи редко доверяют ему большие суммы.

Холодные кошельки (специализированное устройство или приложение, не имеющее постоянного подключения к Сети) считаются более надежными, но и они не застрахованы от кибератак. Так, минувшей весной эксперты зафиксировали фишинговую рассылку, использующую имя Ripple и нацеленную на кражу крипты из аппаратных кошельков.

Фальшивка предлагала получателю поучаствовать в раздаче токенов XRP. При переходе по ссылке открывалась страница блога с постом, объясняющим правила проведения «акции». Специально зарегистрированное доменное имя отличалось от оригинала одной буквой: обычную латинскую r злоумышленники заменили Unicode-символом с седилью. Подлог выдавала также TLD-зона — .net вместо .com, где расположен сайт Ripple.

 

При переходе по встроенной ссылке потенциальной жертве поэтапно предлагают подключиться к веб-сокету, ввести адрес XRP-аккаунта и выбрать способ авторизации (первыми в списке значатся аппаратные кошельки Ledger и Trezor, с припиской recommended). Если последовать всем инструкциям и рекомендациям, атака даст искомый результат.

«Мы наблюдаем рост популярности криптовалют и призываем владельцев криптокошельков сохранять бдительность и применять надёжные меры безопасности для защиты своих цифровых активов, — комментирует эксперт Kaspersky по кибербезу Роман Деденок. — Очень важно убедиться, что ссылка не фишинговая, прежде чем переходить по ней или вводить конфиденциальную информацию».

Защитить криптоактивы от подобных посягательств помогут советы от Kaspersky:

  • покупать аппаратный кошелёк напрямую у официального производителя;
  • перед покупкой проверять, нет ли следов взлома — царапин, следов клея, плохо стыкующихся деталей;
  • отслеживать на сайте производителя обновления прошивки;
  • использовать надежное решение для защиты всех устройств, с помощью которых кошелёк подключается к интернету;
  • установить на аппаратном кошельке сложный, уникальный пароль; для управления паролями использовать спецрешение, к примеру, Kaspersky Password Manager.
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Челябинские ученые предложили систему защиты от сбоев промышленных систем

Чтобы защитить промышленные системы от атак и сбоев, коллектив исследователей из Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) предложил подход, основанный на принципах поведенческой аналитики. В основе решения лежит нейросеть Кохонена.

Результаты исследования российских специалистов опубликованы в сборнике International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).

Разработанная в ЮУрГУ система работает в два этапа. Сначала она анализирует функционирование объекта в нормальном режиме и формирует эталонную модель. Затем переходит в режим мониторинга и оценивает поступающие данные, сравнивая их с полученной «нормой». При обнаружении значительных отклонений нейросеть подаёт сигнал о потенциально опасной ситуации.

Во время тестирования система правильно классифицировала 94% данных. Обучение нейросети заняло около 3,5 минут. Кроме того, решение успешно выявило действия, характерные для кибератак на промышленные объекты.

Разработчики планируют повысить точность модели и расширить её возможности для распознавания различных, в том числе сложных, сценариев атак.

«Ключевое преимущество нашего подхода — использование нейросети Кохонена, которая способна работать с большими массивами данных, когда показателей много и они тесно взаимосвязаны. Классические алгоритмы часто не справляются с такими объёмами и сложностью», — рассказал РИА Новости заведующий кафедрой «Защита информации» ЮУрГУ Александр Соколов.

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