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Sicurezza Informatica

TA544 e Turla, nuove strategie d’accatto

Tempo di lettura: 2 minuti. Il gruppo TA544 passa a Danabot per attacchi mirati in Italia, mentre Turla introduce TinyTurla-NG per compromettere ONG

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Il gruppo di cybercriminali TA544 ha modificato la propria strategia di attacco, passando dall’utilizzo del malware Ursnif a Danabot, per condurre campagne di spear-phishing mirate agli utenti italiani, sfruttando il tema dell'”Agenzia delle Entrate”. D’altra parte, il gruppo di hacker russi Turla ha introdotto un nuovo malware, TinyTurla-NG, per infiltrarsi nelle reti di organizzazioni non governative (ONG) e rubare dati sensibili.

Strategia rinnovata di TA544

TA544, noto per la distribuzione del malware Ursnif, ha iniziato a implementare Danabot, uno stealer di informazioni, in una recente campagna che imita comunicazioni provenienti dall’Agenzia delle Entrate italiana secondo quanto analizzato da AGID. Questo cambio di tattica evidenzia la continua evoluzione delle strategie di attacco dei gruppi di cybercriminali per eludere le difese e ottenere accesso a dati sensibili.

TinyTurla-NG: nuova minaccia di Turla

Il gruppo Turla, associato ai servizi di intelligence russi, ha sviluppato TinyTurla-NG, un malware che funge da backdoor nascosta per mantenere l’accesso alle reti compromesse. Identificato durante un’indagine su un compromesso presso un’ONG polacca che supporta l’Ucraina, TinyTurla-NG e gli script PowerShell TurlaPower-NG associati sono stati utilizzati per esfiltrare le password principali di software di gestione delle password.

Implicazioni per la sicurezza

Questi sviluppi sottolineano l’importanza di una vigilanza continua e di misure di sicurezza robuste per proteggere le reti dalle avanzate tecniche di attacco dei cybercriminali. Le organizzazioni, in particolare quelle che operano in settori sensibili o che supportano cause politiche, devono essere consapevoli della crescente sofisticazione delle campagne di cyber-attacco e adottare approcci proattivi per difendersi da queste minacce.

Sicurezza Informatica

Spagna: arresto hacker coinvolto in Scattered Spider e RansomHub

Tempo di lettura: 2 minuti. Hacker britannico arrestato in Spagna per attacchi ransomware e SIM swapping: coinvolgimento nei gruppi Scattered Spider e RansomHub.

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Le autorità statunitensi e spagnole hanno collaborato per arrestare un hacker britannico di 22 anni a Palma de Mallorca, Spagna e questo individuo è sospettato di essere un membro chiave del gruppo di cybercriminali noto come Scattered Spider, noto per i suoi sofisticati attacchi di social engineering e SIM swapping. L’arresto è avvenuto mentre l’hacker, noto con l’alias “Tyler” e identificato come Tyler Buchanan, stava tentando di imbarcarsi su un volo per l’Italia.

Dettagli dell’Operazione

L’operazione, condotta dall’FBI in collaborazione con la polizia spagnola, ha seguito un’indagine approfondita su diversi attacchi ransomware ad alto profilo attribuiti a Scattered Spider. Questo gruppo è noto anche con altri nomi, tra cui 0ktapus, Octo Tempest e UNC3944, ed è coinvolto in attività di credential harvesting e ransomware, utilizzando tecniche avanzate di phishing e abuso dei permessi di Okta per compromettere le infrastrutture cloud e SaaS.

Metodologie di Attacco

Scattered Spider è noto per l’uso di attacchi SIM swapping, in cui l’hacker convince il provider di telecomunicazioni a trasferire il numero di telefono della vittima su una SIM sotto il suo controllo. Questo permette agli attaccanti di intercettare i messaggi e prendere il controllo degli account online della vittima. Inoltre, il gruppo ha adattato le sue tecniche per eseguire attacchi di estorsione senza crittografia, mirati a rubare dati dalle applicazioni SaaS e utilizzarli per ricattare le vittime.

Coinvolgimento nel ransomware RansomHub

Il coinvolgimento di Tyler Buchanan non si limita solo a Scattered Spider. È anche sospettato di essere affiliato con l’operazione ransomware-as-a-service (RaaS) nota come RansomHub. Questo gruppo utilizza strumenti di sincronizzazione cloud come Airbyte e Fivetran per esportare dati verso cloud storage controllati dagli attaccanti. Le tattiche includono la creazione di macchine virtuali per mantenere la persistenza e l’utilizzo di moduli PowerShell per interagire con le istanze di CyberArk delle vittime.

Implicazioni e misure di sicurezza

L’arresto di Tyler Buchanan rappresenta un colpo significativo per Scattered Spider e per le operazioni di ransomware globali ed il fatto che sia avvenuto in spagna lascia intendere come i criminali informatici non presidiano i loro luoghi di origine. Le autorità continuano a lavorare per identificare e perseguire altri membri del gruppo, che ha già colpito oltre 100 organizzazioni dal suo inizio nel 2022. Questo caso mette in evidenza l’importanza di robusti sistemi di sicurezza informatica e della cooperazione internazionale nella lotta contro il cybercrimine.

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Sicurezza Informatica

Xiaomi 14 Civi vs OnePlus 12R: quale scegliere?

Tempo di lettura: 3 minuti. Confronto tra Xiaomi 14 Civi e OnePlus 12R: scopri quale smartphone di fascia media premium è il migliore per te.

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Il Xiaomi 14 Civi e il OnePlus 12R competono nella stessa fascia di prezzo, offrendo specifiche hardware impressionanti a partire da 420 euro circa. Con entrambi i dispositivi dotati di 8GB di RAM e 256GB di storage, la scelta tra i due potrebbe dipendere dalle preferenze personali e dalle esigenze specifiche degli utenti.

Specifiche a colpo d’occhio

SPECSXIAOMI 14 CIVIONEPLUS 12R
Display6.55-inch 1.5K LTPO AMOLED, 120Hz, 3000 nits, 460ppi, 1236×27506.78-inch 1.5K LTPO AMOLED, 120Hz, 4500 nits, 450ppi, 1264×2780
Dimensioni157.2 x 72.8 x 7.5 mm163.3 x 75.3 x 8.8 mm
Peso177.6/179.4g207g
SoftwareAndroid 14-based HyperOSAndroid 14-based OxygenOS 14
Fotocamera Posteriore50MP primario OIS, 50MP teleobiettivo, 12MP ultrawide50MP primario OIS, 8MP ultrawide, 2MP macro
Fotocamera Selfie32MP wide, 32MP ultrawide16MP
Video4K a 60fps4K a 60fps
SoCQualcomm Snapdragon 8s Gen 3Qualcomm Snapdragon 8 Gen 2
Batteria e Ricarica4,700mAh, 67W5,500mAh, 100W
StorageFino a 12GB RAM, 512GB storageFino a 16GB RAM, 256GB storage
ColoriCruise Blue, Matcha Green, Shadow BlackIron Gray, Cool Blue

Design

Xiaomi 14 Civi lancio – fonte 91 Mobile

Il Xiaomi 14 Civi presenta un design coerente in tutte le varianti di colore, ognuna con materiali unici. La versione Cruise Blue ha una finitura bicolore, il modello Shadow Black ha una finitura opaca nera, e la variante Match Green ha uno stile bicolore con finitura in pelle vegana. Include una tripla fotocamera con marchio LEICA in un alloggiamento circolare.

OnePlus 12R
OnePlus 12R

Il OnePlus 12R ha un design premium con vetro curvo su fronte e retro e un telaio in alluminio opaco. Viene fornito in due tonalità: Cool Blue e Iron Gray. Un cambiamento di design notevole è la rilocazione dell’Alert Slider sul lato sinistro, rendendolo più accessibile con il pulsante di accensione e i tasti del volume sullo stesso lato. Include anche un sensore IR per il controllo di vari elettrodomestici.

Display

Oneplus 12R
Oneplus 12R

Il OnePlus 12R si distingue con il suo display più grande, una risoluzione leggermente superiore e una luminosità di picco significativamente maggiore, rendendolo più adatto all’uso in ambienti esterni luminosi. Il Xiaomi 14 Civi, con la sua densità di pixel più alta, offre una nitidezza marginalmente migliore. Entrambi i dispositivi offrono display di alta qualità che non deluderanno gli utenti.

Prestazioni

Xiaomi 14 Civi lancio – Fonte: 91 mobile

Il Xiaomi 14 Civi, con il suo chipset Snapdragon 8s Gen 3, offre prestazioni superiori rispetto al OnePlus 12R, almeno sulla carta. Fornisce anche una maggiore capacità di storage, ideale per chi ha esigenze di dati estese. Tuttavia, il OnePlus 12R compensa con una maggiore capacità di RAM, rendendolo adatto al multitasking.

Fotocamere

Il Xiaomi 14 Civi offre una configurazione della fotocamera più versatile e di maggiore risoluzione sia frontalmente che posteriormente, specialmente con l’inclusione di un obiettivo teleobiettivo e doppie fotocamere frontali. Il OnePlus 12R ha una configurazione decente, ma manca delle capacità teleobiettivo aggiuntive e delle doppie fotocamere frontali.

Batteria e ricarica

Il OnePlus 12R supera il Xiaomi 14 Civi sia in termini di capacità della batteria che di velocità di ricarica. La sua batteria da 5,500mAh offre un tempo di utilizzo più lungo, e la ricarica da 100W garantisce ricariche rapide. Il Xiaomi 14 Civi, con una batteria da 4,700mAh e una ricarica rapida da 67W, è comunque rispettabile, ma inferiore in confronto.

Software

Il OnePlus 12R, con il suo OxygenOS 14, offre un’interfaccia utente più pulita e snella con meno app preinstallate e ampie opzioni di personalizzazione. Il Xiaomi 14 Civi, con HyperOS, offre un’esperienza software decente ma include più app preinstallate che potrebbero rendere l’interfaccia più affollata.

Verdetto

Entrambi gli smartphone offrono caratteristiche impressionanti. La scelta tra i due potrebbe dipendere dalle preferenze personali e dalle esigenze specifiche. Se desideri un display più grande e di qualità superiore, una batteria più grande per un uso prolungato, più RAM per il multitasking e una ricarica più veloce, il OnePlus 12R, scopri su Amazon, è la scelta migliore. Tuttavia, se preferisci un SoC più potente, una configurazione della fotocamera anteriore e posteriore migliore e più storage, opta per il Xiaomi 14 Civi.

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Sicurezza Informatica

Modelli di machine learning con attacchi Sleepy a file Pickle

Tempo di lettura: 3 minuti. La tecnica Sleepy Pickle sfrutta i file Pickle per compromettere i modelli di machine learning, mettendo a rischio sicurezza e privacy.

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Il blog di Trail of Bits ha recentemente descritto una nuova tecnica di sfruttamento chiamata Sleepy Pickle, che sfrutta il formato di file Pickle, ampiamente utilizzato ma notoriamente insicuro, per compromettere i modelli di machine learning (ML). Il formato Pickle è un metodo di serializzazione in Python che salva e carica oggetti Python da file di dati, ma la sua natura eseguibile lo rende vulnerabile agli attacchi.

Pericoli dei File Pickle

I file Pickle contengono bytecode eseguibile che viene interpretato da una macchina virtuale (VM) all’interno del modulo Pickle di Python. Questo permette agli attaccanti di inserire facilmente bytecode malevolo in un file Pickle benigno. Tali exploit possono essere distribuiti tramite attacchi Man-In-The-Middle (MITM), compromissione della supply chain, phishing o attacchi interni.

Tecnica Sleepy Pickle

Sleepy Pickle compromette i modelli ML inserendo una funzione personalizzata malevola all’interno del file Pickle. Quando il file viene deserializzato sul sistema della vittima, il payload viene eseguito e modifica il modello per inserire backdoor, controllare gli output o manomettere i dati elaborati. Sleepy Pickle può compromettere due aspetti del modello:

  • Parametri del Modello: Modificando i pesi del modello per cambiare il comportamento intrinseco.
  • Codice del Modello: Sostituendo i metodi dell’oggetto modello con versioni personalizzate.
  • Attacchi Dimostrati
  • Output Dannosi e Disinformazione

Compromettendo modelli AI generativi, come GPT-2-XL, un attaccante può far sì che il modello generi output dannosi o diffonda disinformazione. Ad esempio, un attacco PoC ha mostrato come il modello possa essere manipolato per consigliare “bere candeggina per curare l’influenza”.

Furto di Dati Utente

Modelli utilizzati per applicazioni come Otter AI e Avoma possono essere compromessi per rubare dati sensibili degli utenti. L’attaccante può iniettare un payload che registra i dati utente e li restituisce quando viene trovata una parola di attivazione segreta.

Phishing

Applicazioni basate su LLM che riassumono pagine web possono essere compromesse per inserire link malevoli nei sommari generati, inducendo gli utenti a cliccare su questi link e diventare vittime di phishing o malware.

Protezione contro gli Attacchi Pickle

Per proteggersi dagli attacchi Sleepy Pickle e altri attacchi alla supply chain, è consigliabile utilizzare modelli provenienti da organizzazioni fidate e affidarsi a formati di file più sicuri come SafeTensors. Soluzioni di scansione dei file Pickle e unpickler limitati non sono sufficientemente efficaci contro attacchi dedicati.

Sleepy Pickle dimostra che gli attacchi avanzati a livello di modello possono sfruttare debolezze nella supply chain, evidenziando l’importanza di considerare i rischi di sicurezza in modo olistico. Gli attacchi ai modelli ML rappresentano una minaccia significativa per la sicurezza, la privacy e l’integrità dei dati degli utenti.

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