Lockout Security говорит о росте числа российских Android-вирусописателей

Lockout Security говорит о росте числа российских Android-вирусописателей

ИТ-специалисты из компании Lockout Mobile Security на проходящей в США конференции Black Hat USA рассказали, о том, что ими была выявлена сложная вредоносная кампания, ориентированная на пользователей ОС Android. Организаторы атаки находятся в России, а уголовная модель, используемая ими, может быть воспроизведена где угодно в мире.

В Lockout говорят, что выявленная ими операция получила название Dragon Lady по аналогии с американскими разведывательными самолетами времен 70-х годов. "Наш анализ показал, что торговля мобильными вредоносами в России - это прибыльный и организованный бизнес", - говорят в Lockout. "Здесь появляются многочисленные команды-стартапы, специализирующиеся на подобной деятельности".

Райен Смит, представитель Lockout, говорит, что они проводили анализ мобильных вредоносов, созданных в первой половине 2013 года, и пришли к выводу, что почти половина мобильных Android-вредоносов создается в России и странах СНГ. По данным компании, здесь находятся "штаб-квартиры" по созданию мобильных вредоносов и именно тут создаются наиболее оригинальные вредоносы. Более того, "штаб-квартиры" часто проводят кампании по найму работников для распространения или модификации кодов, а также для организации Twitter- или email-атак, сообщает cybersecurity.ru.

Большая часть создаваемых мобильных вредоносов ориентирована на работу с премиальными SMS-номерами и списыванием больших средств с них. Средства в итоге делятся между сотовыми операторами, организаторами кампаний и посредниками. По оценкам Lockout, большая часть операторов мобильных вредоносных кампаний в России зарабатывают от 700 до 12 000 долларов в месяц. При этом, согласно подсчетам Lockout, сейчас в России действуют более 1000 групп по написанию вредоносов и их ежемесячный доход в сумме составляет более 1 млн долларов в год.

Также в отчете говорится, что одна "штаб-квартира" в среднем создает один вредоносные код раз в две недели. Многие из "штаб-квартир" сами не используют созданные разработки и только продают их, а также оказывают полноценную техническую поддержку по ним.

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