Выявление атак на Kerberos и автодискаверинг в новой версии Xello Deception

Выявление атак на Kerberos и автодискаверинг в новой версии Xello Deception

Выявление атак на Kerberos и автодискаверинг в новой версии Xello Deception

Вышел релиз платформы Xello Deception (которая помогает компаниям выявлять целевые атаки с помощью киберобмана) версии 5.6. Среди ключевых нововведений: запись сетевого трафика для расследования киберинцидентов, новые типы ложных данных для выявления атак на протокол Kerberos, продвинутое конфигурирование веб-ловушек и автодискаверинг.

Продвинутые возможности для расследования киберинцидентов

После выявления вредоносной активности в сети Xello Deception предоставляет необходимую информацию для детектирования кибератаки: первоначальную точку компрометации, цепочку действий злоумышленника при взаимодействии с ложным слоем данных и активами, следы запуска инструментов.

В новой версии продукта реализована запись сетевого трафика в pcap-файл для дальнейшего анализа с помощью сторонних средств. Это позволяет получать все данные о командах и действиях хакера (выполнение команд, запросы, запуск утилит и другие) при его взаимодействии с ловушкой.

 

Продвинутое конфигурирование веб-ловушек и RealOS на ОС Linux

Сегодня Xello Deception поддерживает более 40 типов ловушек разной интерактивности (FTP, SSH, Database, RDP, SMB и другие). В новой версии платформы реализована собственная технология эмуляции веб-сервисов реальных устройств производителей (например, Cisco, HP, Hikvision и других) высокого уровня интерактивности.

Также в версии 5.6 реализованы RealOS-ловушки на ОС Linux. В терминологии разработчика RealOS — тип ловушек, который эмулирует ложные сервисы и устройства, работающие в среде реальной операционной системы. Это позволяет устанавливать на них любое программное обеспечение, приложение или средство защиты. Таким образом, ловушкой становится любая производственная система.

 

Выявление Kerberoasting-атак

Протокол Kerberos (используется в доменных сетях для аутентификации пользователей) часто нужен злоумышленниками для получения учетных записей и повышения своих привилегий. Согласно анализу проведённых пентетстов компанией Positive Technologies в 2022 году, получение учетных данных через атаку Kerberoasting входит в пятёрку методов (36%), которые используют пентестеры при исследовании внутренней сети. Атаки на протокол Kerberos сложно выявить, потому что злоумышленники используют скомпрометированную учетную запись, связанную с именем субъекта-службы (Service Principal Name, SPN). Это имя является уникальным идентификатором, позволяющим пользователям входить в определенные учетные записи. Используя учетную запись, они запрашивают многочисленные билеты из центра распределения ключей (KDC) и домена, который контролирует, кто может получить доступ к сети. Данное поведение будет равносильно поведению легитимного пользователя.

Чтобы минимизировать риск компрометации протокола Kerberos, в новой версии Xello Deception реализованы SPN-приманки — специфичные для него ложные данные. Этот тип приманок станет наиболее привлекательной целью для злоумышленника при проведении Kerberoasting-атаки. Ее можно размещать в каталогах LDAP и Active Directory (AD) — в тех местах, где чаще всего ищут учетные записи для дальнейшей реализации кибератаки.

Другой способ выявления атак данного типа, который уже реализован на платформе — интеграция с источниками событий аутентификации (например, с Active Directory). Это позволяет выявлять действия злоумышленника при использовании ложной SPN-учетной записи в момент ее верификации (без использования ловушек).

 

Автоматическая интеграция с внутренней инфраструктурой

В новой версии реализован автодискаверинг для автоматического добавления LDAP-серверов и Active Directory (AD) в систему. Это необходимо для анализа особенностей инфраструктуры компании и создания релевантных ложных данных. Автодискаверинг упрощает работу с системой компаниям с динамичной инфраструктурой и большим количеством доменов. Решение автоматизирует процесс мониторинга конфигурационных единиц и сбора данных о них, а также повышает эффективность платформы за счет устранения человеческого фактора.

 

«Современные системы киберобмана или решения класса Distributed Deception Platform (DDP) активно адаптируются под постоянно меняющийся ландшафт киберугроз. Например, после ухода западных игроков и их обновлений заметно выросли атаки с эксплуатацией уязвимостей в оборудовании, приложениях и системах. Мы реализовали в рамках нашей платформы отдельный модуль — Xello Decoy Traps, который позволяет эмулировать ложные устройства, сервисы, операционные системы и уязвимости в них. В этом релизе уделили внимание новым типам приманок, которые отвечают современным киберугрозам, гибкости и автономности платформы», — отмечает технический директор Xello Макаров Алексей.

Сгенерированный ИИ контент с детьми становится более жестоким и массовым

Во всём мире быстро растут объёмы экстремального контента, сгенерированного нейросетевыми инструментами, в том числе на основе изображений реальных людей, включая детей. Для противодействия этой тенденции эксперты предлагают пересмотреть регулирование интернет-безопасности и ввести жёсткие ограничения для профильных компаний.

По данным, изложенным в докладе британской неправительственной организации Internet Watch Foundation (IWF), в 2025 году было выявлено 8029 реалистичных роликов, содержащих сцены сексуализированного насилия над детьми. Это на 14% больше, чем годом ранее.

Однако в текущем году ситуация начала стремительно ухудшаться, что вызывает серьёзную обеспокоенность экспертов. В частности, за минувший год доля изображений и видео, содержащих пытки и извращённый секс, выросла с 13 до 69%.

«Хотя доля материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), остаётся сравнительно небольшой среди огромного количества материалов с участием детей, с которыми наши аналитики работают каждый год, число изображений, созданных с помощью ИИ, возросло в геометрической прогрессии благодаря доступности и простоте таких инструментов. Сейчас мы сталкиваемся с технологическим ландшафтом, который может с беспрецедентной лёгкостью порождать бесконечные нарушения», — говорится в докладе IWF.

Ведущий специалист отдела исследовательских разработок компании «Стахановец», эксперт в области информационных технологий и информационной безопасности Алексей Миронов в комментарии для «Известий» обратил внимание на рост доступности и удешевление нейросетевых инструментов: «Если ещё пару лет назад для создания реалистичного видеоролика или дипфейка требовались серьёзные вычислительные мощности и глубокие знания в программировании, то сегодня злоумышленники могут использовать недорогие облачные сервисы и готовые инструменты».

Глава Альянса по защите детей в цифровой среде Елизавета Белякова также назвала одной из причин широкого распространения такого контента то, что даже один человек способен за короткий срок сгенерировать значительные объёмы подобных материалов. Это подогревает высокий платёжеспособный спрос на такие изображения и видео в определённых сообществах. При этом злоумышленники нередко используют изображения реальных людей, например, из соцсетей. Это создаёт серьёзные репутационные риски и может способствовать кибербуллингу и шантажу.

Ситуацию усугубляет то, что в настоящее время дипфейк часто невозможно отличить от реального изображения без использования специального инструментария. Это признал руководитель Экспертно-криминалистического центра МВД России.

Основатель платформы мониторинга нейросетей GEO Scout Владислав Пучков отметил, что злоумышленники используют модифицированные ИИ-модели с открытым кодом. Кроме того, они могут сочетать сразу несколько инструментов. Причём обходить ограничения, установленные разработчиками, способны даже пользователи с невысокой квалификацией. Тем более что в соответствующих сообществах можно найти готовые инструкции.

По мнению экспертов, в дальнейшем ситуация будет только ухудшаться. Этому будут способствовать как большой объём такого контента, так и его дальнейший рост, из-за чего системы модерации онлайн-платформ могут перестать справляться с нагрузкой.

По оценке Алексея Миронова, помочь здесь может принцип «ИИ против ИИ». В этом случае нелегальный контент будут выявлять и блокировать на уровне провайдеров, а весь легитимный контент получит обязательные цифровые водяные знаки. Также он указал на необходимость контролировать корпоративные ИИ-модели на предмет их использования в нелегитимных целях.

Директор Центра компетенций по глобальной ИT-кооперации Вадим Глущенко назвал ключевой задачей налаживание обмена данными между интернет-платформами и провайдерами, а также выработку общих подходов к выявлению запрещённого контента на межстрановом уровне. Хорошим примером такого сотрудничества он назвал инициативу INHOPE, охватывающую 52 страны, включая Россию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru