Вымогатели предложили репортеру BBC до 25% выкупа за инсайд

Вымогатели предложили репортеру BBC до 25% выкупа за инсайд

Вымогатели предложили репортеру BBC до 25% выкупа за инсайд

В минувшем июле автор ИТ-новостей BBC получил неожиданное сообщение в Signal. Журналиста попросили предоставить доступ к компьютеру в обмен на часть выкупа, который будет стребован с его работодателя.

Неизвестный представился как Syndicate и вначале предложил Джо Тайди (Joe Tidy) 15% комиссионных за помощь во взломе систем BBC через его лэптоп.

Репортер уже был наслышан о вербовке инсайдеров с целью проникновения в корпоративные сети, но сам с таким случаем столкнулся впервые и решил вникнуть в схему, получив «добро» от старшего редактора.

Продолжив общение с незнакомцем, Тайди выказал заинтересованность и попросил рассказать, в чем именно будет заключаться помощь. Как оказалось, ему надо было всего лишь раскрыть учетные данные и код доступа к сети новостного издания.

В ходе беседы давление усилилось; ставка повысилась до 25% выкупа, якобы измеряемого десятками млн долларов. Сменивший имя Syndicate убеждал потенциального инсайдера в том, что награды тому хватит на всю оставшуюся жизнь, а об его участии во взломе никто не узнает — даже чат будет удален.

Тайди также удалось узнать, что его собеседник представляет интересы операторов шифровальщика Medusa (известен тем, что обходит стороной страны СНГ) и является единственным англоязычным участником кибергруппы.

Когда Тайди выразил сомнение в том, что рекрутеры выполнят свои обещания, ему дали даркнет-адрес кибергруппы и пригласили в закрытый чат Tox. Ему также прислали ссылку на страницу рекрутинга Medusa на хакерском форуме, где гарантировался депозит в 0,5 биткоина минимум (на тот момент около з$55 тыс.) за инсайд.

Настойчивые собеседники Тайди, видимо, решили, что он — технарь, обладающий привилегированным доступом к ИТ-системам намеченной жертвы. В доказательство того, что его не обманут с оплатой, журналисту пообещали депонировать 1 BTC.

Попутно ему задавали множество вопросов об ИТ-инфраструктуре BBC, на которые репортер даже при всем желании не смог бы ответить. Кроме того, ему прислали замысловатый код, который нужно было запустить на лэптопе как команду и сообщить результат.

Как оказалось, это проверка на уровень доступа к внутренней сети BBC. В итоге репортер понял, что без совета ИБ-службы работодателя ему не обойтись. Однако впереди были выходные, а собеседник в Signal терял терпение.

Он торопил, напоминал о перспективе беззаботного отдыха на Багамах и в итоге потребовал передать заветные ключи к аккаунту к полудню понедельника.

Не дожидаясь дедлайна, рекрутеры начали наводнять телефон Тайди запросами на подтверждение сброса пароля. Подобная тактика известна как MFA bombing и рассчитана на то, что мишень кликнет согласие и позволит авторам атаки захватить контроль над своим аккаунтом — подобным образом была взломана Uber в 2022 году.

 

Чтобы лишить злоумышленников точки вода в корпоративную сеть, безопасники BBC заблокировали доступ Тайди к сети работодателя. В результате злоумышленники извинились перед ним и заявили, что попросту провели тестирование и не хотели причинить неудобства.

После нескольких дней молчания они удалили свой аккаунт в Signal и испарились. После этого доступ Тайди к системам BBC был восстановлен.

Positive Technologies научила ИИ замечать подозрительные сценарии в коде

Positive Technologies сообщила о разработке нейросети MOLOT, предназначенной для поиска вредоносного кода в проектах на Python, JavaScript и TypeScript. Технология уже используется в составе анализатора исходного кода PT Application Inspector версии 6.0.

В отличие от традиционных инструментов статического анализа, которые ищут опасные конструкции по заранее заданным правилам, новая модель анализирует последовательность действий, выполняемых программой.

Нейросеть оценивает не отдельные фрагменты кода, а их совокупность и пытается определить, формируют ли они подозрительный сценарий.

Проблема, которую пытаются решить разработчики, связана с так называемым намеренно внедрённым вредоносным кодом. В отличие от обычных уязвимостей, такой код не содержит ошибок, которые можно эксплуатировать извне. Он работает как легитимная часть приложения и использует те же права доступа, что и остальная программа.

 

По словам специалистов, именно поэтому многие подобные закладки остаются незамеченными при стандартных проверках безопасности.

Отдельные действия вредоносного кода сами по себе обычно не вызывают подозрений. Чтение файла, обращение к сети, шифрование данных или запуск процесса встречаются в тысячах обычных приложений. Однако если программа, например, считывает логины и пароли, кодирует их и затем отправляет на внешний сервер, такая последовательность уже может указывать на вредоносную активность.

 

Для анализа MOLOT строит цепочку действий программы — обращений к файлам, сетевых запросов, запуска процессов, использования криптографических функций и других операций. Затем эта последовательность передаётся в нейросеть, которая обучена отличать типичные сценарии работы приложений от поведения, характерного для вредоносного кода.

В компании утверждают, что тестирование проводилось на вредоносных пакетах из репозиториев PyPI и npm. По словам разработчиков, в ряде тестов модель показала более высокую точность по сравнению с существующими аналогами с открытым исходным кодом.

Одной из особенностей системы стала возможность объяснять свои выводы. Помимо самого вердикта нейросеть показывает строки кода, которые повлияли на решение. Это позволяет специалисту быстро перейти к подозрительному фрагменту и самостоятельно проверить результаты анализа.

Интерес к подобным инструментам растёт на фоне увеличения числа атак через цепочки поставок ПО, вредоносные пакеты в публичных репозиториях и распространения ИИ-инструментов для генерации программного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru