Кампания злоупотребляющей криптомайнерами
Команда разведки угроз Netlify обнаружила кампанию по добыче криптомайнеров, нацеленную на индустрию SaaS. Кампания ориентировалась на добычу криптовалют, оптимизированных для майнинга на процессоре, и
Индикаторы компрометации
Индикаторы компрометации (IoCs) — это данные, которые свидетельствуют о возможном взломе системы, сети или устройства. Они помогают обнаруживать кибератаки, анализировать их и принимать меры для защиты.
Aишинговая кампания с опросами на тему netflix
В недавней мошеннической/фишинговой кампании использовались поддельные опросы Netflix.
Домены для мошенничества с подарочными картами
Недавно Palo Alto обнаружили 276 Stockpiled доменов в кампании по мошенничеству с подарочными картами.
SparkCat Stealer IOCs
В конце 2024 года была обнаружена новая вредоносная кампания под названием SparkCat, нацеленная на пользователей Android и iOS через официальные магазины приложений.
Более пристальный взгляд на растущую угрозу похитителей информации в macOS
Компания Palo Alto Networks недавно обнаружила увеличивающееся количество атак на пользователей macOS. Последние исследования выявили три распространенных стилера для macOS: Poseidon, Atomic и Cthulhu.
ELF/Sshdinjector.A!tr Malware IOCs
ELF/Sshdinjector.A!tr представляет собой коллекцию вредоносных программ, которые могут быть внедрены в демон SSH. Эти программы впервые появились в ноябре 2024 года и связываются с шпионской группой DaggerFly
Vidar снова меняется: переменная полезная нагрузка и более совершенная обфускация для этой новой волны
2 февраля 2025 года была обнаружена новая кампания Vidar, которая использовала усовершенствованные методы обфускации и использовала алгоритм Domain Generation Algorithm (DGA) для генерации вредоносных адресов.
XE Group: От скимминга кредитных карт до эксплуатации "нулевых дней"
XE Group, киберпреступная организация, активно действующая с 2013 года, привлекла внимание научной общественности из-за своего использования веб-уязвимостей для установки скиммеров кредитных карт и кражи чувствительных данных.