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Tuesday, 2 July 2024

Une nouvelle menace détaillée est dans la nature depuis fin 2021. Le malware a des capacités de type ver et s'appelle Raspberry Robin. Raspberry Robin est classé comme malware vermifuge. Une menace vermifuge a des capacités qui lui permettent de se propager sans contrôle ni intervention humaine directe. Nouveau logiciel malveillant 2019. La menace a été examinée et analysée par des chercheurs de la société de sécurité Red Canary Intelligence. Raspberry Robin a été repéré pour la première fois à l'automne 2021. Le logiciel malveillant utilise des clés USB pour se propager et infecter les machines Windows. Raspberry Robin utilise les fichiers de Microsoft Standard Installer et d'autres processus valides et légitimes pour déposer des fichiers malveillants sur le système cible. Une fois déployé sur le système victime, Raspberry Robin utilise la commande msiexec pour se connecter à son infrastructure, en envoyant le périphérique victime et le nom d'utilisateur. Le logiciel malveillant de type ver installe également une DLL malveillante sur le système compromis.

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Si votre appareil est compromis, vous devrez effectuer une installation propre d'Android sur votre appareil (généralement appelée « clignotement »). En raison du mode de fonctionnement de Gooligan, il suffit de réinitialiser votre téléphone aux valeurs par défaut et de supprimer vos données pour ne pas éliminer le logiciel malveillant. Nouveau logiciel malveillant et. La réalisation d'une installation propre peut être un peu compliquée. Vous pouvez donc consulter un professionnel ou vous adresser à votre opérateur de téléphonie mobile. Une fois que votre appareil est propre, changez le mot de passe de votre compte Google, et vous serez prêt à partir. Google lutte contre les logiciels malveillants comme Gooligan depuis des années. Adrian Ludwig, directeur de la sécurité Android chez Google, explique que l'entreprise s'est efforcée de renforcer la sécurité, de retirer de Google Play les applications impliquées dans le compromis et de révoquer l'accès aux comptes compromis en exigeant qu'ils se connectent de manière sécurisée avant de pouvoir à nouveau accéder aux services Google.

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Le but de cet implant est d'exécuter des logiciels malveillants supplémentaires sur la machine ciblée. Le micrologiciel malveillant a été utilisé dans des attaques dans la nature. Il s'agit du deuxième cas connu de malware UEFI activement exploité. Pourquoi les attaquants abusent-ils de cette technologie? Comme il s'avère, l'une des raisons est la persistance. " Le micrologiciel UEFI constitue un mécanisme parfait de stockage de logiciels malveillants persistants, »Dit Kaspersky. 380 000 ? C'est le nombre de nouveaux fichiers malveillants découverts chaque jour. Les attaquants sophistiqués peuvent modifier le micrologiciel pour qu'il déploie un code malveillant qui s'exécute après le chargement du système d'exploitation. Comme il est généralement livré dans le stockage flash SPI fourni avec la carte mère de l'ordinateur, ce logiciel malveillant implanté résiste à la réinstallation du système d'exploitation ou au remplacement du disque dur. En savoir plus sur le framework malveillant MosaicRegressor Selon Kaspersky, des composants du cadre MosaicRegressor ont été découverts lors d'une séquence d'attaques ciblées contre des diplomates et des, asiatique, et membres européens d'une ONG.

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Incohérence entre interface et comportement [ modifier | modifier le code] Certains systèmes basent leurs analyses sur les différences entre le comportement attendu d'une application et son interface d'utilisation. Lorsqu'il y a une contradiction entre les deux parties, l'application est déclarée comme suspecte. Par exemple, AsDroid [ 2] est un système de recherche qui implémente cette analyse. Sur 182 applications testées en 2014, 113 sont déclarées comme réalisant des tâches furtives inconnues de l'utilisateur, avec 28 faux positifs et 11 faux négatifs. Le nouveau logiciel malveillant MosaicLoader utilisé pour propager les RAT. Détection de fuite de données personnelles [ modifier | modifier le code] Une autre approche détecte toutes applications qui ont la capacité d'enregistrer des données utilisateur (microphone, accès à la mémoire utilisateur... ) et de les envoyer (accès internet, connexion Bluetooth... ) comme suspectes. IccTA [ 3] est un exemple de système qui utilise une approche similaire. En 2015 IccTA détecte 534 fuites réunies sur 108 applications provenant de MalGenome ainsi que 2395 fuites réunies sur 337 applications sur un jeu de 15000 applications provenant de Google Play.

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3 attaques par mois par utilisateur La moyenne mondiale des attaques sur le premier semestre 2018 pour 1000 utilisateurs est de 94, 29. Autrement dit, chaque jour dans le monde un utilisateur d'une solution G DATA sur 10 est confronté à une attaque bloquée. Nouveau logiciel malveillant des. Cela représente en moyenne 18 attaques par utilisateur sur les 6 premiers mois de l'année 2018. Avec 250 attaques bloquées pour 1000 utilisateurs, la France arrive en 8eme position de ce classement: chaque jour en France, un utilisateur d'une solution G DATA sur 4 est confronté à une attaque bloquée. Cela représente en moyenne 7, 5 attaques bloquées par utilisateur par mois. Faits marquants du premier semestre Forte croissance des attaques à l'escroquerie au support technique en juillet Au mois de juillet, une série de scripts trojan spécialisés dans l'affichage de fausses alertes dans les navigateurs est arrivée à la cinquième position des dangers détectés. Sous prétexte d'infection, des fenêtres invitent l'utilisateur à contacter un support technique.

Dans ce document, on apprend notamment que les chaînes de caractères laissées dans les exécutables suggéreraient que le nom de code utilisé en interne par le logiciel soit « Babar », et que son développement soit l'œuvre d'un certain « titi ». L'unité du kilooctet est utilisé plutôt que celle du kilobyte, la locale « fr_FR » est définie dans le code, et les chaînes en anglais qui s'y trouvent sont rédigées dans un langage plutôt approximatif; autant d'éléments qui suggéreraient la paternité de la France sur ce logiciel. Le 18 février 2015, soit deux jours seulement après la révélation par Kaspersky des réalisations de l' Equation Group, qui est à l'origine de logiciels à visée d'espionnage similaire pour le compte des États-Unis [ 5], un groupe d'analystes de logiciels malveillants publie une série d'articles détaillant massivement le fonctionnement interne de Babar. Un nouveau logiciel malveillant compromet plus d'un million d'appareils Android. Un premier papier est publié par Marion Marschalek de l'entreprise de cyberdéfense Cyphort [ 6], [ 7], suivi quelques heures plus tard par un article de Paul Rascagnères sur le blog de G DATA [ 8].

Comme tout système informatique, de nombreux logiciels malveillants existent sur le système d'exploitation Android. Ce dernier étant particulièrement répandu, le nombre de ces logiciels malveillants ne cesse de se multiplier. Cette expansion rend difficiles la détection et la mise à jour des solutions anti-logiciels malveillants usuels. Cependant, de nouvelles solutions sont recherchées et testées afin de rendre plus efficace et plus rapide la détection de nouveaux logiciels malveillants. Plusieurs méthodes de détection de logiciels malveillants adaptés pour Android sont actuellement en développement. Afin d'aider ces logiciels pour la détection de comportements inattendus, plusieurs types d'analyses de comportements ont été mis en place. Analyses statiques [ modifier | modifier le code] Les analyses statiques se basent sur une extraction de diverses données sans exécution de code. L'analyse statique est l'une des analyses les plus répandues et les plus efficaces [ 1], plus particulièrement en cas de code impénétrable.

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