Вредоносный пакер TrickGate шесть лет ускользал от ИБ-экспертов

Вредоносный пакер TrickGate шесть лет ускользал от ИБ-экспертов

Вредоносный пакер TrickGate шесть лет ускользал от ИБ-экспертов

Основанный на шелл-коде упаковщик TrickGate более шести лет оставался незамеченным для исследователей в области кибербезопасности. С его помощью киберпреступники разворачивали ряд популярных вредоносов: TrickBot, Emotet, AZORult, Agent Tesla, FormBook, Cerber, Maze и REvil.

На пакер зловредных программ обратил внимание специалист Check Point Research Ари Олштейн. В отчёте Ари пишет следующее:

«TrickGate удавалось годами оставаться незамеченным благодаря своей трансформативности. Периодически в него вносятся определённые изменения».

Олштейн даже назвал пакер «мастером маскировки». TrickGate предлагают в качестве услуги киберпреступникам как минимум с конца 2016 года. Упаковщик может скрывать пейлоады за слоем обёрток кода, цель — обойти защитные системы.

Кроме того, пакеры могут работать и в качестве крипторов: шифровать вредоносные программы для обфускации. Интересно, что TrickGate с 2019 года мог отслеживаться под разными именами.

 

Данные телеметрии, которым располагает Check Point, указывают на то, что использующие TrickGate злоумышленники атаковали преимущественно промышленный сектор. В менее значительной степени — сферы здравоохранения, образования и госструктуры.

Эти атаки, как правило, стартовали с фишинговых писем, оснащённых вредоносными вложениями. Также в письмах встречались ссылки на загрузку вредоноса.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru