Киберпреступники переходят к персонализированным атакам

Киберпреступники переходят к персонализированным атакам

 В сложной, непрерывно меняющейся среде онлайновых преступлений происходит стратегический сдвиг. Киберпреступники отказываются от традиционных методов массовой рассылки спама и переходят к персонализированным атакам. Главная цель этих атак – кража интеллектуальной собственности. Ежегодно такие атаки, организуемые с учетом особенностей того или иного объекта и содержащие вредоносные программные коды, нацеленные на конкретную группу пользователей и даже на отдельного пользователя, наносят ущерб в 1,29 млрд долларов США. Об этом говорится в новом отчете компании Cisco по вопросам информационной безопасности. Отчет составлен по результатам глобального исследования, проведенного подразделением Cisco@Security Intelligence Operations в 50 странах.



 С июня 2010 года по июнь 2011 года выручка от массовой рассылки спама сократилась с 1,1 млрд долларов до 500 млн долларов США. За тот же период произошло резкое падение объемов спама – с 300 млрд до 40 млрд сообщений в день. Зато число целевых фишинг-атак увеличилось втрое, а персонализированных жульнических и злоумышленных действий - вчетверо, передает cybersecurity

Успех целевых атак, как и других киберпреступлений, строится на технических уязвимостях и людской доверчивости. Против таких атак труднее всего защищаться, тогда как они могут нанести значительный ущерб. Минимальные по своему объему, эти атаки направлены на конкретного пользователя или пользовательскую группу, сохраняя анонимность и применяя специализированные каналы распространения ботнетов. Как правило, они стремятся установить у пользователя вредоносный код или устойчивое вредоносное решение для сбора данных в течение определенного времени. Одним из примеров целенаправленной атаки стал печально известный «червь» Stuxnet, способный серьезно нарушить работоспособность промышленных вычислительных систем. Этот «червь» распространяется даже через несетевые среды, поражая системы, не подключенные к Интернету и другим сетям.

Целевой фишинг стоит дороже массовой рассылки спама, хотя создает меньший объем трафика. Тем не менее такая атака может привести к весьма печальным последствиям для современного предприятия. Фишинг приводит к краже финансовых средств, и это делает данный вид криминальной деятельности особо опасным для жертв и привлекательным для киберпреступников. Широкомасштабная фишинг-кампания с использованием целенаправленных методов может принести преступнику в 10 раз больше "дохода", чем традиционный фишинг, основанный на массовых рассылках.

"Персонализированные целенаправленные атаки, проводимые для получения доступа к корпоративным банковским счетам и ценной интеллектуальной собственности, встречаются все чаще, - утверждает Ник Эдвардс, директор отдела технологий информационной безопасности компании Cisco. - Действия правоохранительных органов сделали массовую рассылку спама менее привлекательной для киберпреступников, и они стали уделять больше времени и усилий разным видам целевого фишинга и другим целенаправленным атакам".

AppSec.Track научился проверять код, написанный ИИ

AppSec.Track добавил поддержку работы с ИИ и стал первым российским SCA-анализатором, который умеет проверять код прямо в связке с ИИ-ассистентами. Обновление рассчитано в том числе на так называемых «вайб-кодеров» — разработчиков, которые активно используют LLM и ИИ-редакторы для генерации кода.

Новый функционал решает вполне практичную проблему: ИИ всё чаще пишет код сам, но далеко не всегда делает это безопасно.

Модель может «галлюцинировать», предлагать несуществующие пакеты, устаревшие версии библиотек или компоненты с известными уязвимостями. AppSec.Track теперь умеет отлавливать такие ситуации автоматически.

Разработчик может прямо в диалоге с ИИ-ассистентом запросить проверку сгенерированного кода через AppSec.Track. Система проанализирует используемые сторонние компоненты, подсветит потенциальные угрозы и предложит варианты исправления. В основе механизма — протокол MCP (Model Context Protocol), который позволяет безопасно подключать инструменты анализа к LLM.

Как поясняет директор по продукту AppSec.Track Константин Крючков, разработчики всё чаще пишут код «по-новому», а значит, и инструменты анализа должны меняться. Редакторы вроде Cursor или Windsurf уже умеют многое, но им всё равно нужна качественная и актуальная база уязвимостей. Именно её и даёт AppSec.Track, включая учёт внутренних требований безопасности конкретной компании. В итоге даже разработчик без глубокой экспертизы в ИБ может получить более надёжный результат.

Проблема особенно заметна на фоне роста low-coding и vibe-coding подходов. Код создаётся быстрее, а иногда — почти без участия человека, но с точки зрения безопасности в нём могут скрываться неприятные сюрпризы: SQL-инъекции, логические ошибки или небезопасные зависимости. Как отмечает старший управляющий директор AppSec Solutions Антон Башарин, ИИ-ассистенты не заменяют классические практики DevSecOps — особенно когда речь идёт об open source, где информация об угрозах обновляется быстрее, чем обучаются модели.

Новый функционал AppSec.Track ориентирован на профессиональные команды разработки, которые уже внедряют ИИ в свои процессы. Он позволяет сохранить требования Secure by Design и снизить риски даже в условиях активного использования генеративного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru