Сталкерский софт Spyhide заразил 60 тыс. Android-устройств с 2016 года

Сталкерский софт Spyhide заразил 60 тыс. Android-устройств с 2016 года

Сталкерский софт Spyhide заразил 60 тыс. Android-устройств с 2016 года

Программа слежения по названием Spyhide незаметно собирает личные данные с десятков тысяч Android-устройств по всему миру. Сталкерский софт разработан в Иране и активен с 2016 года.

Spyhide, как правило, устанавливается на смартфон жертвы кем-то из близких. Предполагается, что человек знает пароль от вашего девайса. Разработчики Spyhide добились незаметной работы за счёт проверенных трюков.

Например, софт скрывает свою иконку с рабочего стола, чтобы жертва случайно не обратила внимание на странное приложение. После установки Spyhide постоянно передаёт оператору контакты пользователя, его сообщения, фотографии, записи вызовов и геолокацию в режиме реального времени.

Тем не менее стоит помнить, что сталкерский софт часто прилично забагован, что приводит к непреднамеренным утечкам персональных данных на сторону. Интересен также недавний случай с польской компанией Radeal, разработчиком stalkerware для Android: у неё украли ПДн пользователей.

Spyhide в этом смысле не является исключением. По словам швейцарского исследователя в области кибербезопасности maia arson crimew, авторы этого приложения раскрыли часть своей среды разработки.

Оказалось, что девелоперы открыли доступ к исходному коду веб-дашборда, который операторы используют для просмотра украденных данных. Maia arson crimew смогла получить доступ к бэкенд-базам и внутренней кухне разработчиков Spyhide.

В этих БД находятся сведения с устройств более чем 60 тысяч пользователей Android, включая 3,29 млн текстовых сообщений, содержащих коды двухфакторной аутентификации, пароли и ссылки для сброса учётных данных.

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru