«Лаборатория Касперского» обнаружила миникибершпиона

«Лаборатория Касперского» обнаружила миникибершпиона

«Лаборатория Касперского» объявила об обнаружении miniFlame – небольшой и очень гибкой вредоносной программы, предназначенной для кражи данных и управления зараженными системами в ходе точечных атак, проводимых с целью кибершпионажа.

Программа miniFlame, известная также как SPE, была обнаружена экспертами «Лаборатории Касперского» в июле 2012 года и первоначально была идентифицирована как модуль вредоносной программы Flame. В сентябре 2012 года, после изучения серверов управления Flame, стало ясно, что модуль miniFlame является интероперабельным и может применяться одновременно и в качестве автономной вредоносной программы, и в качестве плагина для вредоносных программ Flame и Gauss.

Обнаружение

miniFlame был обнаружен в ходе детального анализа вредоносных программ Flame и Gauss. В июле 2012 года эксперты «Лаборатории Касперского» выявили дополнительный модуль Gauss под кодовым названием «John» и обнаружили ссылки на аналогичный модуль в конфигурационных файлах Flame. Последующий анализ серверов управления Flame, осуществленный в сентябре 2012 года, позволил прийти к заключению, что вновь обнаруженный модуль является в действительности отдельной вредоносной программой, несмотря на то, что он может работать совместно как с Gauss, так с Flame. На серверах управления Flame программа miniFlame значилась под кодовым названием SPE.

«Лаборатория Касперского» обнаружила шесть различных вариантов miniFlame, причем все датируются 2010-2011 годами. В то же время, анализ miniFlame указывает на еще более раннюю дату начала разработки – не позднее 2007 года. Возможность использования miniFlame в качестве плагина как к Flame, так и к Gauss ясно указывает на взаимодействие между группами разработчиков, ответственных за создание этих вредоносных программ. Поскольку связь между Flame и Stuxnet/Duqu уже установлена, можно сделать вывод, что все эти программы созданы на одной и той же «фабрике кибероружия».

Функционал

Учитывая подтвержденную взаимосвязь между miniFlame, Flame, и Gauss, вероятно, что miniFlame устанавливался на компьютерах, уже зараженных Flame или Gauss. Проникнув в систему, miniFlame выполняет функции бэкдора, позволяя оператору вредоносной программы получить с зараженной машины любой файл. В число дополнительных возможностей, связанных с кражей данных, входит создание снимков экрана зараженного компьютера при работе в отдельных программах и приложениях, таких как браузеры, программы Microsoft Office, Adobe Reader, сервисы мгновенного обмена сообщениями и FTP-клиенты. miniFlame передает украденные данные, соединившись со своим сервером управления (который может быть выделенным или общим с Flame). Кроме того, по запросу оператора сервера управления miniFlame на зараженную систему может быть загружен дополнительный модуль для кражи данных, заражающий USB-накопители и использующий их для хранения данных, собранных на зараженных машинах, в отсутствие интернет-соединения.

«miniFlame представляет собой инструмент для проведения высокоточных атак. Вероятнее всего, это кибероружие с четко обозначенными целями, применяемое в ходе того, что можно назвать второй волной кибератаки, – комментирует главный антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского» Александр Гостев. – Вначале используется Flame или Gauss для заражения как можно большего числа жертв и сбора значительного объема информации. После этого собранные данные анализируются, определяются и идентифицируются потенциально интересные жертвы, и уже на их компьютерах устанавливается miniFlame для осуществления углубленной слежки и кибершпионажа. Обнаружение miniFlame дало нам дополнительные доказательства взаимодействия между создателями наиболее примечательных вредоносных программ, применяемых в качестве кибероружия: Stuxnet, Duqu, Flame и Gauss».

Основные результаты исследования

  • miniFlame, известный также как SPE, основан на той же архитектурной платформе, что и Flame. Он способен функционировать как самостоятельная программа для осуществления кибершпионажа или в качестве компонента, входящего в состав как Flame, так и Gauss.
  • Этот инструмент кибершпионажа выполняет функции бэкдора, обеспечивая возможность кражи данных и непосредственного управления зараженными системами.
  • Судя по всему, разработка miniFlame началась еще в 2007 году и продолжалась до конца 2011 года. Скорее всего было создано большое число модификаций программы. На сегодняшний день «Лаборатории Касперского» удалось выявить шесть вариантов, принадлежащих двум основным поколениям: 4.x and 5.x.
  • В отличие от Flame и Gauss, на счету которых большое число заражений, количество систем, зараженных miniFlame, значительно меньше. Исходя из имеющихся у «Лаборатории Касперского» данных, число заражений находится в диапазоне от 10 до 20 машин; при этом общее число зараженных miniFlame компьютеров по всему миру оценивается в 50-60 машин.
  • Малое число компьютеров, зараженных miniFlame, в сочетании с функционалом кражи данных и гибкими возможностями применения свидетельствует о том, что вредоносная программа использовалась лишь для узкоцелевых операций, связанных с кибершпионажем и, вероятно, развертывалась на машинах, уже зараженных Flame или Gauss.
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