В Китае активизировались фишеры

В Китае активизировались фишеры

В январе-июне текущего года Антифишинговая рабочая группа (Anti-Phishing Working Group, APWG) зафиксировала свыше 112 тыс. фишинговых атак ― на 70% больше, чем в предыдущем полугодии. Одной из причин увеличения этого глобального показателя является рост активности китайских фишеров, предпочитающих атаковать соотечественников.



По данным APWG, за полгода количество фишинговых атак (уникальных веб-сайтов) на территории Китая увеличилось на 44%. Около 90% этих эскапад были направлены против клиентуры Taobao.com ― местного аналога eBay и Amazon. На долю китайцев пришлось также 70% доменов, зарегистрированных фишерами в отчетный период. Из них 37% были привязаны к TLD-зоне .tk, 25% ― к .cc, 21% к .info, 12% к .com. Все фишинговые сайты, размещенные в зоне .сс, были оформлены через службы бесплатных поддоменов, сообщает securelist

Эксперты также отметили учащение случаев взлома веб-серверов, совместно используемых легальными владельцами доменов в качестве виртуальной хостинг-площадки. Получив административный доступ к такому ресурсу, фишер загружает копию поддельной страницы и вносит изменения в конфигурацию сервера, обеспечивая общий доступ именных узлов к новому контенту. В итоге каждый веб-сайт, привязанный к данному серверу, начинает воспроизводить эту фишинговую страницу. Таким образом, установив контроль над одним сервером, злоумышленник получает в свое распоряжение целую сеть ловушек, доступных через ресурсы с «белой» репутацией.

В первом полугодии APWG обнаружила около 42,5 тыс. разноименных фишинговых сайтов, созданных на виртуальных серверах, ― 37% от общего количества. К счастью, такие плацдармы фишеров менее долговечны: их медианное время жизни составляет около 10 часов, а прочих сайтов-ловушек ― больше полусуток. В целом срок службы фишинговых сайтов значительно сократился и в среднем составил немногим более 54,5 часов ― на 25% меньше, чем в предыдущем полугодии. Медианное значение побило 4-летний рекорд, снизившись до отметки 10 часов 44 минуты.

Количество уникальных доменных имен, задействованных в фишинговых атаках, увеличилось на 87% и составило немногим менее 80 тысяч. 18% из них были зарегистрированы со злым умыслом, причем в 93% случаев фишеры отдавали предпочтение зоне .tk, .info, .com или .net. Число злоупотреблений на сервисах поддоменов также возросло, на 7%. Свыше 30% таких абьюзов пришлось на зону .co.cc, вопреки активной позиции соответствующего сервиса в отношении жалоб. Тем не менее, это заметный прогресс по сравнению с предыдущим полугодием.

В отчетный период эксперты зафиксировали фишинг-атаки против 520 организаций, включая банки, торговые сервисы, социальные сети, налоговые службы, почтовые услуги, холдинговые компании, интернет-провайдеров и операторов лотерей. Главной мишенью фишеров является PayPal, второе место занял китайский сервис Taobao, контролируемый Alibaba Group.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru