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vulnerability
2024-07-22 18:16:25

被害状況

事件発生日2024年1月
被害者名米国エネルギー企業およびテキサスの水貯蔵施設
被害サマリロシア系ハクティビスト集団「サイバー・アーミー・オブ・ロシア・リボーン (CARR)」によるSCADAシステムの侵害、テキサスの水貯蔵施設への侵入とシステムへのアクセス
被害額不明(予想)

攻撃者

攻撃者名Yuliya Vladimirovna Pankratova(通称: 'YuliYA')、Denis Olegovich Degtyarenko(通称: 'Dena')
攻撃手法サマリ分散型サービス拒否(DDoS)攻撃
マルウェア不明
脆弱性不明

脆弱性

CVEなし
影響を受ける製品不明
脆弱性サマリロシアのサイバー活動家が米国の水処理施設を標的にした攻撃に関与し、米国政府が制裁を発表
重大度
RCE不明
攻撃観測
PoC公開

vulnerability
2024-07-22 17:01:51

脆弱性

CVEなし
影響を受ける製品Play ransomware Linux版
脆弱性サマリPlay ransomware Linux版はVMware ESXi仮想マシンをターゲットにしたランサムウェア
重大度不明
RCE
攻撃観測
PoC公開

incident
2024-07-22 15:51:34

被害状況

事件発生日2024年7月2日
被害者名DigitalStressの顧客
被害サマリDDoS-for-hireサービスDigitalStressが閉鎖され、顧客の情報が収集された
被害額不明(予想)

攻撃者

攻撃者名不明(SkiopとDigitalStressの関係者)
攻撃手法サマリDDoSサービスの提供
マルウェア不明
脆弱性不明

vulnerability
2024-07-22 14:41:55

脆弱性

CVEなし
影響を受ける製品Telegram for Android
脆弱性サマリTelegramのゼロデイ脆弱性で、悪意のあるAndroid APKペイロードをビデオファイルとして送信可能
重大度
RCE不明
攻撃観測不明
PoC公開

vulnerability
2024-07-22 14:37:50

脆弱性

CVEなし
影響を受ける製品Los Angeles Superior Courtのネットワークシステム
脆弱性サマリLos Angeles Superior Courtでのランサムウェア攻撃により全てのネットワークシステムが影響を受け、全ての裁判所が閉鎖された
重大度
RCE
攻撃観測
PoC公開不明

incident
2024-07-22 14:02:04

被害状況

事件発生日不明(記事が7月22日に公開)
被害者名従業員と企業
被害サマリ従業員の家族が仕事用ラップトップでマルウェアをダウンロードし、企業のネットワークに被害を及ぼし、機密データとシステムに甚大な影響を与えた。
被害額4,450万ドル(IBMの報告に基づいた2023年の世界的なデータ漏えいの平均コスト)

攻撃者

攻撃者名不明(ロシア人とスペイン人が関与)
攻撃手法サマリ人間のエラーにつけ込む
マルウェア不特定
脆弱性不特定

vulnerability
2024-07-22 13:18:42

脆弱性

CVEなし
影響を受ける製品なし
脆弱性サマリDDoSiaハッカビストプラットフォームを使用したDDoS攻撃
重大度不明
RCE
攻撃観測
PoC公開不明

incident
2024-07-22 13:05:00

被害状況

事件発生日2024年7月22日
被害者名欧州のサッカークラブスポンサーシップを利用した多くのベッティングサイトのユーザー
被害サマリ中国の組織犯罪組織が、マネーロンダリングや人身売買を含む違法なベッティングサイトを運営。被害者は世界中のユーザーに及び、主に欧州のサッカークラブのスポンサーシップを悪用していた。
被害額不明(予想)

攻撃者

攻撃者名中国の組織犯罪組織(詳細は不明)
攻撃手法サマリ多層のトラフィック分配システムを使用し、DNS CNAMEレコードとJavaScriptを活用して検出を困難にする。
マルウェア特定されていない
脆弱性特定されていない

vulnerability
2024-07-22 12:26:00

脆弱性

CVEなし
影響を受ける製品Google Cloud
脆弱性サマリGoogle Cloudを悪用したクレデンシャルフィッシング
重大度
RCE
攻撃観測
PoC公開不明

other
2024-07-22 11:25:00
  1. AIを使用した自動SMS分析サービスの設定方法
  2. Workflow automation platform Tines(ワークフローオートメーションプラットフォームTines)を使用する
  3. Tinesのライブラリには、通常のアラートの正規化、ケースの作成、スケーリングが必要なフィッシングメールの特定にAIが強化されたワークフローが含まれている
  4. 従業員が疑わしいメッセージを提出するためのWebページを使用してSMS分析サービスを作成
  5. OCRを使用してテキストを抽出し、AIアクションを使用して分析を行う

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