Обнаружен новый вид кибероружия

Обнаружен новый вид кибероружия

Лаборатория Касперского сообщает об обнаружении сложной вредоносной программы, которая в настоящий момент активно используется в ряде стран в качестве кибероружия. По сложности и функционалу вредоносная программа превосходит все ранее известные виды угроз.

Вредоносная программа была обнаружена «Лабораторией Касперского» во время исследования, инициированного Международным союзом электросвязи (МСЭ; International Telecommunications Union). Программа, детектируемая защитными продуктами «Лаборатории Касперского» как Worm.Win32.Flame, разработана для ведения кибершпионажа. Она позволяет похищать важные данные, в том числе информацию, выводимую на монитор, информацию о системах – объектах атак, файлы, хранящиеся на компьютере, контактные данные пользователей и даже аудиозаписи разговоров.

Независимое исследование было начато по инициативе МСЭ и «Лаборатории Касперского» после серии инцидентов с другой, пока еще неизвестной вредоносной программой под кодовым именем Wiper, которая уничтожала данные на компьютерах в странах Западной Азии. Эту вредоносную программу еще только предстоит обнаружить; однако во время анализа инцидентов специалисты «Лаборатории Касперского» в сотрудничестве с Международным союзом электросвязи выявили новый вид вредоносной программы, сейчас известной как Flame. По предварительным результатам этот зловред активно используется уже более двух лет, с марта 2010 года. Из-за своей исключительной сложности и направленности на конкретные цели до настоящего момента он не мог быть обнаружен ни одним защитным продуктом.

Хотя Flame отличается по своим характеристикам от зловредов Duqu и Stuxnet, ранее использовавшихся в качестве кибероружия, такие факты как география атак, использование специфичных уязвимостей в ПО, а также то, что целью атак становятся только определенные компьютеры, указывают на то, что Flame относится к той же категории сложного кибероружия.

«Уже на протяжении нескольких лет опасность военных операций в киберпространстве является одной из самых серьёзных тем информационной безопасности. Stuxnet и Duqu были звеньям одной цепи кибератак; их применение вызвало озабоченность в связи возможной перспективой развязывания кибервойн во всем мире. Зловред Flame, по всей вероятности, является еще одним этапом такой войны. Важно понимать, что подобное кибероружие легко может быть обращено против любого государства. Кроме того, в кибервойнах, в отличие от традиционных, развитые страны оказываются наиболее уязвимыми», – прокомментировал обнаружение Flame генеральный директор «Лаборатории Касперского» Евгений Касперский.

Согласно имеющимся данным, основная задача Flame – кибершпионаж с использованием информации, украденной с зараженных машин. Похищенные данные передаются в сеть командных серверов, размещенных в разных частях света. Вредоносная программа рассчитана на кражу широкого спектра данных: документов, снимков экрана, аудиозаписей, а также на перехват сетевого трафика. Это делает ее одним из наиболее сложных и полнофункциональных средств проведения кибератак из обнаруженных на сегодняшний день. Вопрос об использованном вредоносной программой векторе заражения пока остается без ответа. Однако уже сейчас ясно, что Flame может распространяться по сети несколькими способами, в том числе путем эксплуатации той же уязвимости в службе диспетчера печати и того же метода заражения через USB-устройства, который использует червь Stuxnet.

«Предварительные выводы исследования, проведенного по срочному запросу МСЭ, подтверждают целевой характер этой вредоносной программы. Один из наиболее тревожных фактов относительно кибератаки, проводимой с помощью Flame, состоит в том, что она в данный момент находится в активной стадии, и те, кто ее проводят, постоянно ведут наблюдение за зараженными системами, собирают информацию и выбирают новые объекты для достижения своих, неизвестных нам целей», – комментирует главный антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского» Александр Гостев.

Эксперты «Лаборатории Касперского» в настоящее время проводят углубленный анализ Flame. В ближайшие дни планируется публикация серии материалов, раскрывающих подробности о новой угрозе по мере их выяснения. На данный момент известно, что вредоносная программа содержит несколько модулей, насчитывающих в общей сложности несколько мегабайт исполняемого кода, что почти в 20 раз больше, чем размер червя Stuxnet. Это означает, что для анализа данного кибероружия потребуется большая команда высокопрофессиональных экспертов по безопасности со значительным опытом в области киберзащиты.

МСЭ будет использовать возможности сети IMPACT, состоящей из 142 стран и нескольких крупных игроков отрасли, включая «Лабораторию Касперского», для информирования государственных органов и технического сообщества о данной киберугрозе и обеспечения скорейшего завершения технического анализа угрозы.

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

34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

2ГИС решила разобраться, как себя чувствует русскоязычное QA-сообщество: чем пользуются тестировщики, как устроены процессы и как в работу проникает искусственный интеллект. В исследовании поучаствовали 570 QA-специалистов, почти половина из них работают в крупных компаниях.

57% опрошенных сказали, что подключаются к разработке фич ещё на этапе обсуждения требований — то есть задолго до появления кода.

Лишь 20% приходят в проект только после завершения разработки. А вариант «подключаюсь, когда в продакшене что-то сломалось» — уже почти экзотика.

89% команд используют автотесты — от юнитов до UI. Но вот инструменты вокруг них, вроде поддержки, аналитики и стабильности, применяют далеко не все. Например, код-ревью автотестов делают только 39% опрошенных, а 28% команд вообще не отслеживают никаких метрик и работают «вслепую».

ИИ используют не все, и в основном — для рутинных задач

Хотя ИИ уже прочно вошёл в мир тестирования, чаще всего его применяют для типовых задач:

  • написание тестового кода (34%),
  • генерация тест-кейсов (28%),
  • и тестовых данных (26%).

 

Более продвинутые сценарии вроде анализа тестов, автоматического поиска багов и визуального тестирования пока используются редко. Например, только 5% автоматизируют дефект-дискавери, и лишь 4% пробуют AI для визуальных проверок. А 22% QA-специалистов вообще не используют ИИ в своей работе.

Главные проблемы в тестировании

На первом месте — сжатые сроки. Об этом сказали 71% участников опроса. На втором — слабое вовлечение QA в процессы (40%) и нехватка квалифицированных специалистов (37%).

Как измеряют качество

  • Главная метрика — количество найденных багов (58%).
  • Покрытие автотестами учитывают 43%, покрытие кода — только 23%.
  • Стабильность тестов (например, чтобы они не «флапали») отслеживают всего 15% команд.

Что будет с профессией дальше? Мнения разделились:

  • 37% считают, что всё уйдёт в тотальную автоматизацию;
  • 35% уверены, что ничего особо не поменяется;
  • почти треть верит, что QA станет глубже интегрироваться в специфические направления вроде ИБ и производительности;
  • 27% видят будущее за DevOps и SRE — то есть тесной работой на всех этапах: от разработки до эксплуатации.
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