+110% DDoS-атак в первом квартале 2025 года, 1,33 млн устройств в ботнете

+110% DDoS-атак в первом квартале 2025 года, 1,33 млн устройств в ботнете

+110% DDoS-атак в первом квартале 2025 года, 1,33 млн устройств в ботнете

В первом квартале 2025 года число DDoS-атак выросло более чем в два раза по сравнению с тем же периодом 2024-го — плюс 110%. Это продолжение прошлогодней тенденции, когда прирост составил 50%. Иными словами, атак становится всё больше — и это уже устойчивая динамика.

По данным Curator, большинство атак на сетевом уровне (L3–L4) были нацелены на три ключевых сегмента: ИТ и телеком (26,8%), финтех (22,3%) и электронную коммерцию (21,5%). Вместе на них пришлось 70% всех зафиксированных атак на этом уровне.

Интенсивность L3–L4-атак в этом году заметно ниже прошлогодних рекордов: пиковые значения составили 232 Гбит/с и 65 миллионов пакетов в секунду против 1140 Гбит/с и 179 Mpps в 2024-м. Но расслабляться рано — медианные показатели выросли, так что в среднем атаки стали стабильнее и плотнее.

 

Главное же событие квартала — обнаружение огромного ботнета, в который входило 1,33 миллиона устройств. Для сравнения: самый крупный ботнет прошлого года насчитывал 227 тысяч машин. Новая сеть использовалась для атаки на сайт в микросегменте онлайн-букмекеров, и атака длилась около двух с половиной часов. Больше половины устройств ботнета находились в Бразилии, другие — в Аргентине, России, Ираке и Мексике.

На прикладном уровне (L7) чаще всего атаковали финтех (54% всех атак), электронную коммерцию (14,4%) и ИТ с телекомом (8,1%). Источники атак почти не изменились по сравнению с прошлым годом: Россия, США и Бразилия.

 

Кроме DDoS, эксперты также анализировали активность вредоносных ботов — тех, что не выводят сайт из строя, а, например, воруют данные, сканируют цены или пытаются взломать аккаунты. В целом их активность была стабильной, но в марте произошёл заметный скачок — плюс 28% по сравнению с февралем.

Чаще всего эти боты нападали на онлайн-ретейл (40,7%) и онлайн-ставки (13%). Это логично: парсинг цен, остатков товаров и коэффициентов ставок — популярная тактика среди конкурентов. Также под удар попали сегменты недвижимости, фармы, логистики и финансов.

Общий вывод — DDoS-атаки становятся масштабнее и разнообразнее, а автоматизированные угрозы затрагивают всё больше отраслей.

455 приложений превратили Android-смартфоны в рекламных зомби

Исследователи HUMAN раскрыли крупную кампанию под названием Trapdoor, нацеленную на пользователей Android. Схема объединяла вредоносную рекламу, фейковые приложения и скрытую накрутку показов. В операции использовались 455 вредоносных Android-приложений и 183 C2-домена, контролируемых злоумышленниками.

Пользователь скачивал вроде бы безобидное приложение — например PDF-просмотрщик, чистильщик устройства или другую утилиту.

После запуска оно показывало фейковые уведомления об обновлении и подталкивало установить ещё одно приложение. А вот уже второй этап запускал скрытые WebView, открывал HTML5-домены злоумышленников и начинал запрашивать рекламу.

В пике, по данным исследователей, Trapdoor генерировал до 659 млн рекламных запросов в день. Приложения, связанные с кампанией, скачали более 24 млн раз. Основной объём трафика шёл из США, на них пришлось больше трёх четвертей активности.

 

Главная хитрость в том, что мошенники использовали инструменты атрибуции установок — легитимные технологии, которые помогают маркетологам понимать, откуда пришёл пользователь.

Только здесь их применяли не для честной аналитики, а чтобы включать вредоносное поведение только у тех, кто пришёл через рекламные кампании самих злоумышленников. Если приложение скачать напрямую из Google Play или установить вручную, оно могло вести себя тихо и не палиться перед исследователями.

Trapdoor совмещал сразу несколько подходов: распространение через вредоносную рекламу, скрытую монетизацию через рекламный фрод и многоступенчатую доставку дополнительных приложений.

Второй этап занимался автоматизированным фродом, запускал невидимые WebView и обращался к подконтрольным доменам для получения рекламы. Короче, телефон пользователя превращался в маленький станок для печати рекламных денег.

Для маскировки операторы кампании использовали обфускацию, антианализ и имитацию легитимных SDK.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru