Лаборатория Касперского раскрывает кампанию кибершпионажа Darkhotel

Лаборатория Касперского раскрывает кампанию кибершпионажа Darkhotel

Лаборатория Касперского объявила о раскрытии новой кампании кибершпионажа Darkhotel. Целью злоумышленников в первую очередь стали остановившиеся в отелях премиум-класса бизнесмены и высокопоставленные лица. Кроме целевых атак применялись также методы массового заражения пользователей файлообменных сетей, из-за чего на данный момент по всему миру скомпрометированы тысячи компьютеров.

Среди жертв кампании – генеральные директора, вице-президенты, а также топ-менеджеры по продажам и маркетингу предприятий различных сфер деятельности. Киберпреступники действовали незаметно в течение как минимум 7 лет.

Владеющие корейским языком злоумышленники распространяли вредоносное ПО для слежки тремя способами: через файлообменные и P2P-сети, целевые атаки по электронной почте, а также с помощью общественных Wi-Fi-сетей в некоторых отелях Азии. Последний из перечисленных способов нацелен на высокопоставленных лиц, которые ведут бизнес и привлекают инвестиции в странах Азии, поэтому заслуживает особого внимания.

Механика такого рода атаки была тщательно продумана: после того, как жертва заселялась в отель и подключалась ко взломанной Wi-Fi-сети, указывая свою фамилию с номером комнаты, ей автоматически предлагалось скачать обновление для популярного ПО – GoogleToolbar, Adobe Flash или Windows Messenger. В действительности запуск инсталлятора приводил к установке бэкдора, который помогал киберпреступникам оценить степень своего интереса к жертве и необходимость доставки более сложных инструментов. Среди них – кейлоггер, троянец Karba, собирающий информацию о системе и установленных защитных продуктах, а также модуль, ворующий сохраненные пароли в Firefox, Chrome и Internet Explorer вкупе с данными доступа к ряду сервисов включая Twitter, Facebook и Google.

 

 

 

Другой вектор атаки этой же группировки предполагает рассылку целевых писем по электронной почте с вредоносными модулями. Рассылки нацелены на предприятия оборонной промышленности, а также государственный сектор и общественные организации. Последние несколько лет вложением к этим письмам служил эксплойт для уязвимостей в ПО Adobe, либо же они содержали ссылки на веб-ресурсы, эксплуатирующие неизвестные ранее уязвимости браузера Internet Explorer.

Другие способы заражения менее изощрены и таргетированы: к примеру, злоумышленники распространяют троянца через японские файлообменные ресурсы в составе архивов под видом дешифровщиков для видео-файлов, которые набирают десятки тысяч скачиваний.

«Данная атака не просто таргентирована – это точно просчитанная операция. Однако наряду с такой хирургической точностью мы наблюдаем классические почтовые рассылки и вовсе нецелевое распространение троянца через файлообменные сети – скорее всего, злоумышленники решали сразу несколько задач в рамках одной кампании, – комментирует Виталий Камлюк, ведущий антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского». – Помимо использования надежного защитного ПО мы рекомендуем с осторожностью относиться к обновлениям ПО во время путешествий – лучше позаботиться об этом до начала поездки. Использование технологий VPN или хотя бы HTTPS-протокола при выходе в Интернет в путешествии также является необходимой мерой по защите от подобных атак»

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