Самая опасная угроза 2011 года: прогноз SANS Institute

Самая опасная угроза 2011 года: прогноз SANS Institute

По мнению аналитиков этой авторитетной организации, наибольшую опасность в наступившем году может представить вредоносное программное обеспечение, использующее приемы т.н. "глубокого анализа памяти". Что же особенного усматривают специалисты в подобных образцах компьютерных вирусов, и в чем состоит их потенциальная привлекательность для злоумышленников?



Под глубоким анализом памяти понимается изучение информации, с которой работает тот или иной процесс в конкретный момент времени. Основным объектом такой атаки (если данный прием используется в неблаговидных целях) могут быть программные средства и системы криптозащиты: извлекая содержимое оперативной памяти, вредоносный объект способен обойти механизм шифрования и получить исходную информацию без явных усилий.


В докладе, который был представлен на конференции RSA на прошлой неделе, исследователи SANS Institute отметили, что в последнее время наблюдается постепенный рост числа таких нападений, и роль приемов глубокого анализа памяти в инцидентах, связанных с утечками информации, становится все более заметной. Сам факт их использования в вирусописательских разработках инновацией не является: первые программы такого рода появились еще несколько лет назад.


С точки зрения безопасности действительно можно утверждать, что оперативная память является уязвимым местом средств криптографической защиты. Предположим, что конфиденциальные сведения хранятся на некотором носителе в зашифрованном виде; алгоритм надежен, и похищать такие файлы бессмысленно - на их восстановление уйдет нецелесообразно много времени. Однако данные не могут просто лежать на диске: если это, к примеру, информация о секретах производства, то к ней рано или поздно потребуется обратиться - т.е. открыть для просмотра в специализированном приложении или совершить какие-либо иные действия с нею.


Это, в свою очередь, означает, что для обработки таких сведений любой программный продукт неизбежно должен будет их расшифровать. Даже если не сохранять декриптованный файл на том или ином носителе, в оперативной памяти работающего с ним процесса все равно будет находиться информация, восстановленная к своему исходному виду - а, следовательно, при наличии определенных привилегий вредоносный объект сумеет ее оттуда считать. Кроме того, при желании аналогичным образом извлекается и сам секретный шифровочный ключ.


В качестве примера продукта, позволяющего провести подобную атаку, эксперты привели программный модуль Meterpreter, который подключается к открытой системе Metasploit. Исследователи особо отметили тот факт, что решения для борьбы с утечками данных далеко не всегда могут обнаружить и остановить деятельность подобных инструментов глубокого анализа памяти.


PC World

" />

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox появилась новая модель машинного обучения, которая помогает выявлять неизвестные и скрытые вредоносные программы. Песочница анализирует поведение программ по сетевой активности и может заметить угрозы, которые не удаётся поймать обычными методами.

Разработчики отмечают, что один из самых надёжных способов обнаружить зловред — это изучение подозрительных следов в сетевом трафике.

Новая ML-модель как раз обучена отличать «чистые» данные от вредоносных, разбирая пакеты и фиксируя нетипичные признаки поведения.

За последние полгода в песочницу добавили сотни новых правил и сигнатур для анализа трафика, что позволило расширить набор инструментов для поиска программ-вымогателей и атак нулевого дня.

Ещё одно заметное нововведение — проверка QR-кодов. Согласно исследованию, почти половина писем с QR-ссылками содержит зловред или спам. Теперь система может извлекать такие ссылки из писем и вложений и анализировать их на предмет угроз.

Появилась и дополнительная гибкость для специалистов по безопасности: можно писать собственные YARA-правила, настраивать очередь проверки и задавать приоритеты анализа в зависимости от источника или типа файла.

Кроме того, PT Sandbox научилась работать с S3-совместимыми облачными и локальными хранилищами — это позволяет проверять безопасность загружаемых данных вроде кода, изображений или архивов.

И наконец, через веб-интерфейс теперь можно вручную запускать поведенческий анализ отдельных файлов. Это даёт возможность глубже исследовать подозрительные объекты и быстрее реагировать на потенциальные атаки.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru