Иранские хакеры 3 года шпионили за правительством США

Иранские хакеры 3 года шпионили за правительством США

Иранские хакеры с 2011 года вели слежку за военными и политическими лидерами США, Великобритании, Саудовской Аравии, Сирии, Ирака. Пострадало более 2 000 человек. В 2011 году члены хакерской группировки «Ajax Security» создали подставной новостной портал NewsOnAir.org, который раскручивали с помощью контента, взятого из Associated Press, BBC, Reuters и других средств массовой информации.

Также были созданы 14 фэйковых аккаунтов в Facebook, Twitter и Linkedin. Страницы принадлежали репортерам, якобы работавшим в NewsOnAir, а также лжесотрудникам ВМС США и компании, работавшей с Министерством обороны.

В соцсетях под видом журналистов и сотрудников госорганизаций хакеры втирались в доверие к политическим деятелям и их окружению, после чего рассылали намеченным жертвам ссылки на вредоносное ПО, размещенное на сайте NewsOnAir.org. С помощью вредоносной программы, которая заражала компьютеры, иранцы получали доступ к личной переписке пользователей. Всего пострадало более 2 000 человек, в числе которых были служащие ВМС США, американские послы, члены американо-израильского лобби, и политические деятели из Великобритании, Саудовской Аравии, Сирии, Ираке и Афганистане.

«Ajax Security» стала первой иранской хакерской группой, которая использовала вредоносную программу для шпионажа. Представители компании ISight Partners, раскрывшие многолетний шпионаж, считают, что иранские хакеры активизировали свою деятельность в результате Stuxnet-атаки по ядерной программе Тегерана в 2010 году.

«Эта история – хороший образец социальной инженерии, – считает Владимир Ульянов, руководитель аналитического центра Zecurion. – Планомерная операция, аккуратно проводившаяся на протяжении нескольких лет – неудивительно, что прошла она вполне успешно. Стоит также отметить, что операция не требовала значительных ресурсов и могла выполняться персоналом средней квалификации. К сожалению, неизвестно, какую информацию удалось получить шпионам, но на первый взгляд кажется, что предложенная модель себя оправдала».

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