Вышла R-Vision TIP 3.16 с переработанным сервисом фида ФинЦЕРТ

Вышла R-Vision TIP 3.16 с переработанным сервисом фида ФинЦЕРТ

Вышла R-Vision TIP 3.16 с переработанным сервисом фида ФинЦЕРТ

R-Vision выпустила новую версию платформы анализа информации о киберугрозах — R‑Vision TIP 3.16. Версия 3.16 включает в себя ряд существенных обновлений.

Разработчик расширил список поддерживаемых SIEM-систем и межсетевых экранов, переработал сервис фида ФинЦЕРТ, а также улучшил собственный источник данных — R-Vision Threat Feed, который теперь может самостоятельно определять связи между сущностями, странами и отраслями субъектов угроз.

Одна из функций платформы R-Vision TIP — возможность реактивного и ретроспективного поиска индикаторов компрометации внутри потока событий, поступающих от SIEM-систем. После ухода с российского рынка иностранных поставщиков SIEM, усилилась необходимость расширения списка отечественных вендоров. Платформа R-Vision TIP поддерживает интеграцию не только с популярными зарубежными решениям, но и с отечественными SIEM-системами. Так, в обновленной версии продукта вендор добавил новые интеграции с такими российскими системами, как VolgaBlob Smart Monitor и Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform.

Также в обновлении R-Vision расширил список поддерживаемых сторонних производителей СЗИ для экспорта индикаторов компрометации. Обнаруженные индикаторы компрометации могут автоматически экспортироваться на межсетевые экраны для дальнейшей обработки и защиты сетевой инфраструктуры. В новой версии платформы перечень доступных для интеграции решений вендоров пополнился отечественным производителем межсетевых экранов Ideco UTM. Кроме того, добавлена новая возможность настраивать интеграцию и правила экспорта индикаторов из R-Vision TIP в Kaspersky Security Network.

Команда R-Vision TIP продолжает развивать свой собственный фид, интегрированный в платформу. Он автоматически собирает TI-отчеты из достоверных открытых источников, а также извлекает из них ключевые артефакты Threat Intelligence. В обновленной версии R-Vision Threat Feed в 11 раз увеличен датасет для обучения модели распознавания артефактов TI и существенно выросла точность распознавания сущностей: теперь модель умеет определять непосредственные связи между сущностями, а также страны и индустрии субъектов угроз и жертв.

В версии R-Vision TIP 3.16 разработчики расширили модель данных, добавив в нее новые типы индикаторов — ИНН, СНИЛС, хэш суммы номеров паспортов, номера счетов, электронных кошельков и телефонов. Эта информация загружается в R-Vision TIP из нового источника данных — АС «Фид-Антифрод», который содержит информацию о получателях скомпрометированных переводов. В ранних версиях платформы R-Vision TIP пользователь мог получать информацию через основной канал об инцидентах Банка России, фидом АСОИ ФинЦЕРТ.

Зачастую информация, полученная от поставщиков данных, лишена контекста, необходимого для анализа индикаторов компрометации и/или связанных с ними событий нарушения безопасности. В рамках планомерного расширения источников получения контекста в новой версии R-Vision TIP была реализована поддержка двух новых сервисов обогащения UrlScan и URLhaus.

«Данные киберразведки являются ключевым элементом для анализа угроз, поэтому список поставщиков данных TI будет и далее пополняться в R-Vision TIP — прокомментировала Валерия Чулкова, руководитель продукта R-Vision TIP. — Кроме того, команда R-Vision TIP также продолжит расширение списка поддерживаемых СЗИ отечественных производителей, что особенно важно в связи со сложившейся конъюнктурой рынка информационной безопасности».

Имея только номер: как WhatsApp выдаёт активность и устройства пользователя

WhatsApp (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремисткой и запрещённой в России) снова оказался в центре внимания исследователей, на этот раз из-за утечек метаданных, которые позволяют узнать о пользователе больше, чем хотелось бы. Как выяснил сооснователь и CTO Zengo Таль Беэри, имея только номер телефона, посторонний может определить, когда человек бывает онлайн, а в некоторых случаях даже выяснить, какими устройствами он пользуется.

Своё исследование Беэри представит на Black Hat Asia 2026. Суть проблемы не в том, что WhatsApp раскрывает содержимое переписки, с этим у мессенджера, по словам разработчиков, по-прежнему всё жёстко благодаря сквозному шифрованию.

Здесь, кстати, Паша Дуров не согласится. Напомним, основатель Telegram недавно назвал шифрование WhatsApp крупнейшим обманом пользователей.

Тем не мене побочным эффектом архитектуры мессенджера оказались именно метаданные. По данным Dark Reading, исследователь показал, как с помощью самодельного инструмента, работающего через протокол WhatsApp Web, можно незаметно отслеживать активность пользователя. Например, отправлять особые «тихие» сигналы, которые не отображаются на устройстве жертвы, но позволяют понять, находится ли человек онлайн.

Такие «незаметные пинги» сами по себе не выглядят чем-то катастрофическим, но на практике могут дать злоумышленнику полезные сведения. По сути, можно постепенно собрать цифровой распорядок дня жертвы: когда она спит, когда работает, в какое время с большей вероятностью откликнется на фишинговое сообщение. В теории этот же механизм можно использовать и для медленного расхода батареи устройства.

Есть и ещё один нюанс. Когда кто-то инициирует новый чат, WhatsApp в служебном обмене передаёт данные, необходимые для сквозного шифрования на всех устройствах пользователя. Из-за особенностей этих идентификаторов можно сделать вывод, на каких платформах человек использует мессенджер — например, на iPhone, Android или десктопе. Причём для этого, как утверждает исследователь, достаточно просто добавить номер в контакты, не уведомляя владельца.

Сам по себе такой слив метаданных может показаться мелочью, но, по мнению Беэри, он полезен и мошенникам, и более серьёзным киберпреступникам. Одним он даёт дополнительную информацию для фишинга и социальной инженерии, другим — помогает точнее готовить атаки под конкретную ОС и устройство.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru