Киберпреступники применяют ИИ в половине техник кибератак

Киберпреступники применяют ИИ в половине техник кибератак

Киберпреступники применяют ИИ в половине техник кибератак

Как показало исследование Positive Technologies, киберпреступники начали активно внедрять искусственный интеллект (ИИ) в свою деятельность. Уже в самом ближайшем будущем киберпреступники смогут найти ИИ применение во всех тактиках из базы MITRE ATT&CK, а также в 59% ее техник.

Как отмечают авторы исследования, до недавнего времени злоумышленники применяли ИИ не очень активно: он использовался лишь в 5% техник MITRE ATT&CK и еще для 17% применение такого инструментария признавалось перспективным.

Все изменило появление больших языковых моделей (LLM) и инструментов вроде ChatGPT, которые легальны и общедоступны. После выхода ChatGPT 4 количество фишинговых атак за год выросло в 13 раз.

Как особо обратили внимание аналитики, популярности инструментов ИИ у киберпреступников способствует также тот факт, что LLM не имеют ограничений, которые бы препятствовали генерации с их помощью вредоносного кода или инструкций. В итоге такие инструменты довольно широко используются для создания различных программных зловредов.

Обращение к большим языковым моделям помогает начинающим киберпреступникам,  ускорять подготовку к атакам. Злоумышленник может с их помощью уточнить, не упустил ли он чего-то или изучить различные подходы к реализации определенных шагов в ходе той иной акции.

Продвинутые инструменты поиска помогут начинающему злоумышленнику подобрать необходимую информацию и найти ответы на базовые вопросы. Особенно авторы исследования обращают внимание на ситуацию в развивающихся странах, где компании и госучреждения защищены хуже.

Среди методов атак, где малоопытные злоумышленники применяют ИИ наиболее широко, авторы исследования выделили фишинг, социальную инженерию, атаки на веб-приложения и слабые пароли, SQL-инъекции, а также сетевой сниффинг. Они не требуют глубоких технических знаний и их легко осуществлять с помощью публично доступных инструментов.

Благодаря ИИ уже на текущем уровне технологий можно автоматически генерировать фрагменты вредоносного кода, фишинговые сообщения, разного рода дипфейки, которые делают более убедительными привычные сценарии атак социальной инженерии, автоматизировать отдельные этапы кибератак, среди которых авторы исследования особо выделили управление ботнетами. Однако развить и создать новые инструменты ИИ для автоматизации и масштабирования кибератак пока могут только опытные злоумышленники.

«Пока что ни об одной атаке нельзя сказать, что она была полностью проведена искусственным интеллектом. Тем не менее мир информационной безопасности постепенно движется к автопилотированию как в защите, так и в атаке. Мы прогнозируем, что с течением времени киберпреступные инструменты и модули с ИИ будут объединяться в кластеры для автоматизации все большего числа этапов атаки, пока не смогут покрыть большую часть шагов», — предупреждают авторы исследования.

 

Если злоумышленникам удастся автоматизировать проведение атак на выбранную цель, следующим шагом может стать применение инструментов для самостоятельного поиска целей. Опытным киберпреступникам ИИ даст инструментарий для сбора данных о потенциальных жертвах из разных источников, причем в короткие сроки.

ИИ активно применяется при эксплуатации уязвимостей, причем потенциал данных инструментов реализован еще далеко не полностью. ИИ помогает создавать ботов, с высокой степенью точности имитирующих поведение людей. Активно используются в ходе атак и дипфейки, которые уже достигли довольно высокого уровня правдоподобия. Их применяют в ходе атак как на обычных людей, так и на компании.

«Высокий потенциал искусственного интеллекта в кибератаках — не повод для паники, — комментирует ситуацию аналитик исследовательской группы департамента аналитики Positive Technologies Роман Резников. — Нужно реалистично смотреть в будущее, изучать возможности новых технологий и системно заниматься обеспечением результативной кибербезопасности. Логичная контрмера атакующему ИИ — более эффективный ИИ в защите, который поможет преодолеть нехватку специалистов для защиты от кибератак через автоматизацию многих процессов».

Сложный бесфайловый троян ShadowHS незаметно захватывает Linux-системы

Исследователи обнаружили ShadowHS — продвинутый бесфайловый фреймворк для атак на Linux, который заметно отличается от привычных вредоносных программ. Это не очередной бинарник, который можно поймать антивирусом, а полноценный инструмент постэксплуатации, целиком работающий в памяти и рассчитанный на долгую и аккуратную работу внутри защищённых корпоративных сред.

По данным Cyble Research & Intelligence Labs, ShadowHS — это сильно модифицированная и «вооружённая» версия утилиты hackshell.

В процессе заражения вредонос вообще не пишет файлы на диск: он выполняется из анонимных файловых дескрипторов, маскирует имя процесса под легитимные приложения вроде python3 и тем самым обходит контроль целостности и классические механизмы защиты.

Цепочка заражения начинается с многоступенчатого шелл-загрузчика, в котором полезная нагрузка зашифрована с помощью AES-256-CBC. После запуска загрузчик проверяет наличие зависимостей вроде OpenSSL, Perl и gzip, определяет контекст запуска и только затем восстанавливает пейлоад через сложную цепочку декодирования. Исполнение происходит напрямую из памяти — через /proc/<pid>/fd/<fd>, без следов в файловой системе.

 

Ключевая особенность ShadowHS — его «сдержанный» характер. В отличие от массовых зловредов, он не начинает сразу майнить криптовалюту или выкачивать данные. Сначала фреймворк проводит глубокую разведку окружения: ищет средства защиты, анализирует конфигурацию системы и передаёт результаты оператору, который уже вручную решает, что делать дальше. Такой подход больше похож на работу живого атакующего, чем на автоматизированный бот.

ShadowHS активно проверяет наличие корпоративных средств защиты — от CrowdStrike Falcon и Sophos Intercept X до Microsoft Defender, Elastic Agent, Wazuh, Tanium и агентов облачных провайдеров. Для этого используются проверки файловых путей, статусов сервисов и анализ состояния системы. Параллельно вредонос «зачищает территорию»: он ищет и завершает процессы конкурирующих семейств зловредов, включая Kinsing, Rondo и печально известный бэкдор Ebury, а также выявляет следы руткитов и прежних компрометаций.

Отдельного внимания заслуживает механизм вывода данных. Вместо стандартных SSH, SCP или SFTP ShadowHS использует пользовательские туннели GSocket. Передача файлов идёт через заранее заданную точку rendezvous и маскируется под локальные соединения, которые фактически перехватываются GSocket до попадания в сетевой стек. Такой подход позволяет обходить файрволы и средства сетевого мониторинга, не создавая очевидных сетевых сессий.

Если оператор решает активировать «тяжёлые» модули, ShadowHS способен развернуть сразу несколько вариантов криптомайнинга — от XMRig и XMR-Stak до GMiner и lolMiner. Для латерального перемещения он подтягивает инструменты вроде Rustscan. В коде также заложены модули для кражи AWS-учёток, SSH-ключей, данных из GitLab, WordPress, Bitrix, Docker, Proxmox, OpenVZ и облачных метаданных-сервисов — пока они остаются «спящими».

Из-за полностью fileless-архитектуры традиционные сигнатурные средства защиты против ShadowHS почти бесполезны. Эффективное обнаружение требует анализа поведения процессов, мониторинга исполнения в памяти и телеметрии на уровне ядра. Эксперты рекомендуют уделять внимание аномальной генеалогии процессов, подмене аргументов запуска и нетипичному использованию механизмов вроде memfd.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru