Лаборатория Касперского открывает новые подробности кампании кибершпионажа

Лаборатория Касперского открывает новые подробности кампании кибершпионажа

Более 2800 предприятий, значительная часть которых связана с энергетикой и машиностроением, пострадали от глобальной кампании кибершпионажа Crouching Yeti (также известной как Energetic Bear) – предположительно похищена конфиденциальная информация, составлявшая коммерческую тайну, в том числе некоторых российских предприятий. Специалисты «Лаборатории Касперского» провели расследование, в ходе которого установили, что злоумышленники, стоящие за Crouching Yeti, участвовали в организации ряда других сложных целевых атак. Одной из особенностей кампании является нацеленность на индустриальные IT-инфраструктуры и системы.

Первые действия в рамках кампании были предприняты еще в 2010 году, и ежедневные атаки продолжаются до сих пор. В числе жертв – предприятия отрасли машиностроения, энергетики, промышленного производства, строительства, фармацевтические организации, IT-компании и образовательные учреждения. Большая часть из них находится в США и Испании. Ранее сообщалось, что кампания была направлена на энергетические структуры, но список жертв, идентифицированных «Лабораторией Касперского» указывает, что интересы киберпреступников гораздо шире. Специалисты «Лаборатории Касперского» допускают, что речь идет не об узкоспециализированной операции, а о широкой кампании шпионажа, затрагивающей различные секторы.

«Ряд аналитиков посчитал Energetic Bear разработкой российских хакеров, но мы пока не нашли этому подтверждения. Делать этот вывод, подобно другим исследователям, на основании времени сборки программ, на наш взгляд, некорректно – в смежных часовых поясах находится много других стран Восточной Европы, а сами временные метки легко изменяются. А в найденных исполняемых файлах не содержится намека на кириллицу, что отличается от почерка российских злоумышленников, которые стояли за Red October, Miniduke, Snake и рядом других кампаний. Напротив, мы нашли улики, указывающие на знание авторами французского и шведского языков. Поэтому мы решили дать группе другое имя, у  йети есть что-то общее с медведями, но их происхождение – тайна за семью печатями», – отметил Николя Брюле, ведущий антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского».

Crouching Yeti не относится к ряду технически сложных кампаний. Злоумышленники не использовали уязвимости нулевого дня – ими были применены распространенные эксплойты. Однако это не мешало проводить операцию в течение многих лет без привлечения внимания. В общей сложности эксперты «Лаборатории Касперского» смогли собрать доказательства использования троянцев и бэкдора для кражи ценной информации из зараженных систем. Самым распространенным из них является троянец Havex – было найдено 27 различных версий этого зловреда, в том числе дополнительные модули, нацеленные на сбор данных из индустриальных систем. Один из них искал в локальной сети OPC-серверы, обычно использующиеся совместно с множеством индустриальных систем автоматизации, и собирал чрезвычайно подробную информацию об их работе.

Для управления использовалась широкая сеть взломанных веб-сайтов, находящаяся большей частью на территории США, России и Германии. На них хранилась украденная информация, а также дополнительные вредоносные модули, которые доставлялись на зараженные системы. Среди этих модулей – инструменты для кражи паролей и почтовых контактов, снятия снимков экрана и поиска текстовых документов, таблиц, баз данных, носителей информации, защищенных файлов, электронных ключей и прочих ценных данных.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru