Ботнет Stegobot использует стеганографию для отчетов о своей работе

Ботнет Stegobot использует стеганографию для отчетов о своей работе

Группа программистов представила теоретическое обоснование возможности создать стеганографический ботнет, передающий информацию через социальные сети. Теоретически обоснованная исследователями из Института информационных технологий Индрапрастха (Индий) и Университета Иллинойса (США) программа Stegobot заражает компьютер традиционным путём — к примеру, когда вы кликаете на ссылку в письме, но не передаёт конфиденциальные данные напрямую.



А затем начинается удивительное: Stegobot зашифровывает украденные пароли и номера кредитных карт в графические файлы с помощью стеганографии, и происходит это в тот момент, когда пользователь размещает изображения в Интернете (например, в сети Facebook). JPEG-изображение с разрешением 720×720 пикселов (максимальный Facebook-размер) вмещает до 50 кб информации без видимых последствий для качества картинки. Когда снимки просматривает пользователь другого компьютера, зараженного Stegobot, информация перезаписывается в его фото; в Facebook достаточно просмотреть профиль пользователя, не открывая фото, потому что сеть осуществляет предварительную загрузку изображений, сообщает uinc.ru

Исследователи уверяют, что просчитали распространение информации через Stegobot, симулировав часть фотохостинга Flickr («клонировав» сеть из 7 200 связанных друг с другом учётных записей и воспроизведя частоту выкладывания фотографий). Условные конфиденциальные данные попадали к условным хозяевам ботнета в приемлемые сроки. Интересно, что созданная Stegobot сеть работает в обе стороны: ботнет-заводчики могут выкладывать фото с исполняемым кодом и ждать, пока последний доберётся до нужных заражённых компьютеров.

Из опубликованного отчёта об исследовании неясно, предупреждают ли авторы (возглавляемые Шиширом Нагараджей, одним из создателей программы для анонимизации фотографов) мир о возможности появления сконструированного преступниками трояна или предлагают использовать «зловред» для преодоления интернет-цензуры. Stegobot хорош и для тех и для других целей: передачу информации практически невозможно отследить.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru