Новый вредонос Statc охотиться за данными пользователей Windows

Новый вредонос Statc охотиться за данными пользователей Windows

Новый вредонос Statc охотиться за данными пользователей Windows

Новое семейство вредоносных программ Statc атакует пользователей Microsoft Windows с целью вытащить их персональные данные и платёжную информацию. О киберугрозе предупредили исследователи из Zscaler ThreatLabz.

Statc написан на C++ и является классическим инфостилером — трояном, похищающим информацию. Для установки на устройства потенциальных жертв заставляют кликнуть на рекламных объявлениях.

Statc имитирует видео в формате MP4 в Google Chrome и других браузерах. В отчёте Zscaler ThreatLabz специалисты Шивам Шарма и Амандип Кумар описывают троян следующим образом:

«Statc обладает целым спектром функциональных возможностей стилеров, что делает его серьёзной угрозой. Троян может красть данные из ряда браузеров, включая логины-пароли, cookies и настройки. Он также пытается добраться до криптовалютных кошельков и даже переписок в Telegram».

Попадая на компьютер пользователя, пейлоад первой ступени имитирует установщик PDF-читалки, однако в фоне сбрасывает бинарник-загрузчик, который пытается скачать троян с удалённого сервера с помощью скрипта PowerShell.

 

При этом Statc вполне способен вычислять песочницу и детектировать попытки обратного инжиниринга. Скомпрометированная информация уходит на командный сервер (C2) по HTTPS. Среди атакуемых браузеров: Google Chrome, Microsoft Edge, Mozilla Firefox, Brave, Opera и Yandex Browser.

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

Новая классификация атак мошенников поможет снизить их успех на 15–20%

Российские ученые по-новому систематизировали атаки, использующие элементы социальной инженерии, и надеются, что их разработка поможет бизнесу и госструктурам перейти от реактивного подхода к защите к проактивному.

Авторы проекта — сотрудники Президентской академии народного хозяйства и госслужбы (РАНХиГС) и Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН).

Как выяснили исследователи, действия мошенников, независимо от применяемой схемы, можно свести в единый процесс:

  • сбор информации для выработки сценария и определения масштабов атаки (массовая, персонализированная);
  • установка контакта с потенциальными жертвами (через телефонную связь, имейл, мессенджеры, соцсети, сайты знакомств);
  • манипуляции для получения искомого эффекта (мнимые перспективы финансовой выгоды, шантаж, намек на возможность романтических отношений);
  • реализация — жертва обмана раскрывает конфиденциальные данные, переходит по фишинговой ссылке, загружает зловреда и т. п.

Подобная унификация позволяет предприятиям на основе анализа цифровой активности сотрудников принять превентивные меры даже против новых мошеннических схем, с невиданными ранее приманками, уловками и легендами.

Используя наработки ученых, HR-отделы и службы ИБ смогут заранее выявлять потенциальных жертв мошенничества с доступом к корпоративным системам и соответствующим образом адаптировать средства защиты, образовательные программы и тренинги.

«Классификация позволяет предусмотреть траектории атак и внедрить точечные меры профилактики на каждом этапе, — комментирует Татьяна Тулупьева, соавтор исследования, советник проректора по науке Академии и ведущий научный сотрудник СПб ФИЦ РАН. — Важный превентивный момент — распространение информации о многочисленных видах атак для широкой аудитории, чтобы любой пользователь имел возможность распознать воздействие, которое на него пытаются оказать злоумышленники».

По оценкам исследователей, их разработка поможет снизить успешность атак злоумышленников, сделавших ставку на человеческий фактор, в среднем на 15–20%, а также сберечь для российской экономики миллиарды рублей.

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