Яндекс научился определять цепочки заражения веб-ресурсов

Яндекс научился определять цепочки заражения веб-ресурсов

По статистике Яндекса, ежесуточно заражению вредоносным кодом повергается около 4 тыс. веб-страниц, а всего в базе зараженных адресов Яндекса уже находится более 680 тыс. ресурсов. Для оповещения пользователей о зараженном веб-ресурсе Яндекс использует специальную маркировку в поисковой выдаче, а также блокирует веб-ресурс средствами Яндекс.Бара в веб-браузерах Opera и Firefox.

Ранее оповещение вебмастера о заражение веб-ресурса производилось через систему сообщений специализированного интерфейса Яндекс.Вебмастер. Теперь, в этом интерфейсе появился дополнительный раздел «Безопасность». В этом разделе владельцу веб-сайта предоставляет подробный отчет о заражение ресурса и показываются цепочки заражения веб-сайта. Цепочки заражения отображают адрес зараженной веб-страницы, а также обнаруженные там ссылки на вредоносные ресурсы, передает uinc.

Таким образом, администратор веб-ресурса получает информацию о том, что и где надо искать. Как правило внедрение вредоносного кода происходит при помощи конструкций тегов <iframe> или <script>. Для устранения уязвимости достаточно удалить конструкцию, содержащую вредоносную ссылку, указанную Яндексом в цепочке заражений. При поиске и удаление водоносного объекта следует уделить особое внимание закодированным областям операторами: "eval", "base64_decode", "gzuncompress", "gzinflate", "ob_start", "str_rot13", "assert", "create_function", "preg_replace" и др.

В случае использования на веб-сервере PHP-скриптов, необходимо проанализировать код на включение неизвестных ресурсов, функциями "file_get_contents", "curl_exec", "include", "readfile" и т.п. Еще одним источником вредоносного кода может стать модификация файла ".htaccess", содержащего перенаправления на вредоносные веб-ресурсы. Если для управления веб-сайтом применяется автоматизированная система публикации контента (например: Joomla, WordpPress или Drupal), модифицированными могут оказаться файлы настроек, а также страницы технических работ и системных ошибок.

Однако, после очистки зараженной веб-страницы от вредоносных внедрений, код может появиться вновь через некоторое время. Причинами этого могут стать уязвимости серверного программного обеспечения, слабая парольная защита или компрометация пароля вебмастера, а также наличие вредоносного расширения в веб-браузере администратора веб-ресурса. Напомним, что отображение цепочек заражения также реализован поисковой системой Google, однако там источник вредоносного кода может просмотреть любой пользователь сети на специальной веб-странице, без необходимости регистрироваться в дополнительных сервисах.

По статистике Яндекса, ежесуточно заражению вредоносным кодом повергается около 4 тыс. веб-страниц, а всего в базе зараженных адресов Яндекса уже находится более 680 тыс. ресурсов. Для оповещения пользователей о зараженном веб-ресурсе Яндекс использует специальную маркировку в поисковой выдаче, а также блокирует веб-ресурс средствами Яндекс.Бара в веб-браузерах Opera и Firefox." />

Kaspersky KUMA научилась писать Regex и подключать внешние нейросети

«Лаборатория Касперского» выпустила Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform 4.6. SIEM-система получила новую базу знаний, поддержку внешних больших языковых моделей и автоматическую генерацию регулярных выражений. А ещё тёмную тему — до неё корпоративные пользователи тоже дожили.

Одно из главных изменений — переработанная доставка вендорского контента: нормализаторов, правил корреляции и других материалов.

Вместо прежнего механизма, который оставили для совместимости, основным инструментом стала база знаний. В ней проще искать и подбирать контент под конкретные сценарии.

При появлении новых атак пользователи смогут получать экстренные пакеты с правилами обнаружения и другими ресурсами. Иными словами, после публикации исследования не придётся вручную собирать защиту по кусочкам — готовый набор обещают доставлять быстрее.

KUMA 4.6 также разрешили подключать внешние LLM, совместимые с OpenAI API. Среди примеров разработчики называют GPT-4, Llama 3 и GLM-5.2. Модель можно развернуть в облаке или внутри инфраструктуры заказчика. Во втором случае анализ событий и помощь в расследованиях доступны без отправки данных во внешние сервисы.

ИИ-ассистент Kaspersky Investigation & Response Assistant теперь умеет генерировать регулярные выражения для разбора событий по примерам логов. Администратору достаточно показать системе образцы, а нужный Regex она попробует собрать сама.

Набор интеграций тоже расширили. Платформа получила поддержку SFTP и SMB для получения данных из файловых хранилищ, а через ODBC-драйверы её можно подключать к различным СУБД.

Наконец, разработчики обновили интерфейс и добавили долгожданную тёмную тему. Получился релиз сразу для двух лагерей: аналитикам — новые правила и LLM, глазам — чуть меньше ослепительного белого во время ночного разбора инцидентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru