Развитие киберугроз в ноябре 2011 года

Развитие киберугроз в ноябре 2011 года

«Лаборатория Касперского» проанализировала развитие киберугроз в ноябре 2011 года. Прошедший месяц оказался относительно спокойным, однако, несмотря на отсутствие значимых изобретений вирусописателей, без новостей об инцидентах с участием уже существующих вредоносных программ не обошлось.



Одним из главных событий месяца стало обнаружение способа проникновения троянца Duqu в атакованные системы. Как выяснилось, атака Duqu велась через электронную почту при помощи документа MS Word, содержащего эксплойт к неизвестной ранее уязвимости в Windows. Это позволило провести еще одну параллель с червем Stuxnet, также использовавшим неизвестные прежде уязвимости. Ранее эксперты «Лаборатории Касперского» уже отмечали сходство Duqu со знаменитым червем Stuxnet.

«Вся имеющаяся у нас информация свидетельствует о том, что троянец Duqu был создан с целью хищения данных, относящихся к деятельности ряда иранских компаний и ведомств, – комментирует Александр Гостев, главный антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского». – Ряд признаков указывает на то, что Duqu мог существовать еще в 2007-2008 годах в виде более ранних версий и был создан на основе той же платформы, что и Stuxnet. Причем разработка обеих вредоносных программ могла вестись параллельно».

В корпоративном секторе наиболее громкий инцидент произошел с игровой компанией Valve. Атаковав ее сервис Steam, неизвестные хакеры разослали пользователям множество сообщений с инструкциями по взлому видеоигр. В ходе расследования был установлен факт компрометации основной базы Steam, содержащей персональную информацию пользователей. К счастью последних, достоверных свидетельств хищения и использования этих данных пока нет.

Получила развитие и цепочка инцидентов с центрами сертификации. Нашумевшую историю с Comodo и CA DigiNotar продолжил еще один голландский центр – KPN, который приостановил выдачу сертификатов после того, как объявил себя жертвой атаки хакеров. Интересно, что атака, о которой стало известно лишь в ноябре, была проведена не менее 4 лет назад. Однако еще более серьезный инцидент произошел с малазийским центром Digicert: за выпуск ненадлежащих сертификатов он был удален из списка доверенных центров всеми производителями браузеров.

Продолжили свое распространение и SMS-троянцы. Если раньше они атаковали в основном пользователей из России и Китая, то сегодня этот способ заработка злоумышленников стал популярен и в других странах. Так, в ноябре были обнаружены SMS-троянцы, нацеленные на пользователей из Канады и Европы.

В последнее время киберпреступники уделяют все больше внимания Mac OS. В конце октября сразу на нескольких торрент-трекерах, распространяющих пиратские версии программ для Мас’ов, была обнаружена новая вредоносная программа, обладающая целым рядом зловредных функций. В их числе – открытие удаленного доступа к зараженному компьютеру, сбор информации об истории посещения сайтов, создание снимков экрана и другие.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru