Объемы утечек данных из российских сервисов выросли в 1,5 раза

Объемы утечек данных из российских сервисов выросли в 1,5 раза

Объемы утечек данных из российских сервисов выросли в 1,5 раза

В 2025 году в открытый доступ попали базы данных 230 российских организаций — в общей сложности 767 млн строк. Хотя количество утечек за год сократилось почти вдвое, объём скомпрометированных данных, напротив, вырос в 1,5 раза. Всего аналитики зафиксировали 250 новых публичных утечек баз данных компаний России и СНГ, при этом на российские организации пришлось 230 инцидентов.

Для сравнения: в 2024 году было выявлено 454 аналогичных случая. Такие данные привёл «Коммерсантъ» со ссылкой на аналитиков Threat Intelligence компании F6.

При этом объём утёкших данных в 2025 году оказался значительно выше: 767 млн строк против 457 млн годом ранее. Основная часть массива — около 600 млн строк — пришлась на четыре неназванных государственных сервиса.

В целом атаки на госсектор стали одной из ключевых тенденций 2025 года. Если в 2024 году в F6 зафиксировали 11 подобных инцидентов, то в прошлом году — уже 17 новых утечек. Правда, часть из них относится к более ранним периодам и была опубликована только в 2025 году.

Большинство баз злоумышленники выкладывают в открытый доступ бесплатно. Главная цель таких публикаций — нанести максимальный ущерб пострадавшей организации. По оценке ведущего эксперта по сетевым угрозам компании «Код Безопасности» Константина Горбунова, это связано с тем, что российские компании всё чаще отказываются платить вымогателям, которые угрожают публикацией скомпрометированных данных.

Руководитель группы международной аналитики Positive Technologies Алиса Кулишенко отмечает, что утечки всё чаще используются не как самостоятельный способ заработка, а как основа для последующих мошеннических и фишинговых кампаний. Монетизация в таких случаях происходит уже за счёт конечных жертв.

Кроме того, публикация массивов данных усиливает ущерб для пострадавших и повышает статус самих злоумышленников внутри киберпреступной среды.

Наибольший интерес у атакующих, по данным F6, вызывают базы с паролями. В 2025 году таких записей насчитали 156 млн, из них 142 млн — уникальные. Эти данные могут использоваться в мошеннических схемах и при проведении каскадных атак на крупные компании.

«В отличие от общемирового тренда, когда атакующие стараются действовать максимально тихо и надолго закрепляться в инфраструктуре — для шпионажа или подготовки масштабных диверсий, — прошлогодние атаки, например, на российские транспортные компании и торговые сети были очень громкими. Они сопровождались публикацией утечек данных, информационными вбросами и кампаниями по дискредитации пострадавших», — отмечает генеральный директор F6 Валерий Баулин.

По оценкам компании DLBI, в России практически схлопнулся классический чёрный рынок данных. Большая часть утёкшей информации перетекла в боты-пробивщики, владельцы которых оптом скупают любые более-менее ликвидные массивы.

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