В России создали базу цифровых следов кибермошенников

В России создали базу цифровых следов кибермошенников

В России создали базу цифровых следов кибермошенников

В России запустили базу цифровых следов, которая поможет правоохранителям оперативно блокировать деятельность кибермошенников. О новом инструменте рассказал генпрокурор Александр Гуцан на заседании совета прокуроров стран СНГ. По его словам, база создана при участии Генпрокуратуры, Росфинмониторинга, МВД и Банка России.

В ней уже собраны данные более чем о 6 миллионах телефонных номеров, банковских реквизитов и веб-ресурсов, связанных с киберпреступной активностью.

Система позволяет выявлять серийных мошенников, останавливать работу кол-центров, замораживать их доходы и даже предотвращать новые преступления. Только за прошлый год в России зарегистрировали свыше 765 тысяч киберпреступлений, на долю которых приходится около 40% всех уголовных дел. Ущерб — сотни миллиардов рублей, и четверть этой суммы украдена у обычных граждан.

Как работает база

Эксперты, которых цитируют «Известия», объясняют: цифровые следы оставляют все — и законопослушные пользователи, и злоумышленники. Это могут быть IP-адреса, геолокация, голосовые данные, банковские операции или домены фишинговых сайтов.

«Главная цель новой базы — объединить эти разрозненные данные, — поясняет эксперт компании „Киберпротект“ Саркис Шмавонян. — Раньше каждый знал что-то своё: банки — о подозрительных счетах, операторы — о телефонных номерах, а правоохранители — о жалобах граждан. Теперь вся информация собирается в одном месте, и это позволяет быстро выявлять цепочки преступных действий».

По сути, база станет единым центром анализа кибермошенничества: она сможет связывать звонки, переводы и фишинговые сайты в одну схему.

Когда система фиксирует подозрительный номер или IP-адрес, она начинает внимательно отслеживать все связанные с ним действия. При совпадении нескольких тревожных признаков операция может быть автоматически заблокирована.

Как отмечают в ГК «Солар», в будущем к базе смогут подключаться банки, мессенджеры и операторы связи. Например, если система распознает голос мошенника, можно будет заблокировать его звонки или операции в реальном времени.

Возможные риски

Эксперты признают: ошибки исключить нельзя. Алгоритмы машинного обучения, которые будут использоваться в базе, могут иногда «путать» обычных людей с подозреваемыми. Поэтому важно обеспечить защиту самой системы и прозрачные правила исключения невиновных из реестра.

Тем не менее специалисты уверены, что создание такой базы — необходимый шаг. Подобные системы уже работают в других странах, где банки и ИТ-компании обмениваются данными о вредоносных активностях почти в реальном времени.

«Это мировой тренд, — говорит Саркис Шмавонян. — Только совместные усилия позволяют эффективно бороться с транснациональной киберпреступностью».

Напомним, на этой неделе мы сообщали, что в России готовят систему для учёта IP-адресов и защиты от кибермошенников.

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