Фигуранту американского дела о распространении трояна Raccoon дали 5 лет

Фигуранту американского дела о распространении трояна Raccoon дали 5 лет

Фигуранту американского дела о распространении трояна Raccoon дали 5 лет

В окружном суде Западного Техаса огласили приговор Марку Соколовскому: 28-летнего украинца, сознавшегося в причастности к массовым попыткам кражи данных с помощью инфостилера Raccoon, наказали лишением свободы на пять лет.

Согласно материалам дела, осужденный являлся одним из создателей и операторов сервиса на основе Raccoon (Malware-as-a-Service, MaaS). Арендаторы трояна распространяли его различными способами, а украденные им данные использовали для совершения финансовых преступлений либо выставляли на продажу.

По данным ФБР, аффилиатам MaaS суммарно удалось скомпрометировать свыше 52 млн учеток. В результате их использования миллионы граждан разных стран стали жертвами мошеннических схем и атак шифровальщиков.

В США против Соколовского выдвинули обвинения в сговоре с целью мошенничества, нанесения вреда чужим компьютерам, отмывания денег и массовой кражи личных данных.

Арест гражданина Украины состоялся в Нидерландах в 2022 году. Одновременно ФБР вместе с голландскими и итальянскими партнерами разрушило инфраструктуру Raccoon, отключив серверы, используемые версией 1.0 трояна.

В феврале этого года фигуранта дела о Raccoon выдали США для участия в судебном процессе. В октябре суд заслушал покаянное заявление — подсудимый сознался в преступном сговоре и причастности к заражению чужих систем.

По условиям соглашения о признании вины у Соколовского конфискуют около $24 тыс., полученных противозаконными методами. Ему также предстоит уплатить более $910,8 тыс. в возмещение причиненного ущерба.

Подпишитесь на новости

Звук самолёта на видео помог найти место съёмки с точностью около 100 м

Если вы убрали геометку, спрятали вывески и уверены, что место съёмки никто не вычислит, самолёт за кадром может испортить конспирацию. Автор YouTube-канала colsto показал, как почти неразличимый авиационный шум позволяет определить местоположение камеры с точностью примерно до 100 метров.

Метод и результаты эксперимента он представил в видео.

В основе лежит эффект Доплера: при приближении самолёта частота звука повышается, при удалении — снижается. Даже если ухо ничего толком не замечает, на спектрограмме остаётся характерная кривая. Её можно сопоставить с открытыми данными ADS-B о положении, скорости и высоте самолётов.


В демонстрации автор использовал два пролёта с интервалом 920 секунд. Расчёты учитывали рельеф и задержку распространения звука: самолёт уже улетел дальше, а его гул только добрался до микрофона. Дополнительной подсказкой стали промежутки без авиационного шума, они помогли отсеять неподходящие места.


В отдельном тесте минутная запись с известным временем позволила поставить реальное место съёмки на первое место среди кандидатов при поиске по континентальной территории США. Код и инструменты автор не публикует.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru