DLP и ботнет: роль - необычная, польза - большая

DLP и ботнет: роль - необычная, польза - большая

Недавно довелось наблюдать ситуацию, когда DLP-система выявила необычную активность в сети. Но причиной её, вопреки обыкновению, стали не пользователи, забывающие о необходимости следовать канонам политики информационной безопасности, а вредоносный код, превративший ощутимую часть компьютеров компании в  "зомби". Установленный повсеместно антивирус именитого производителя оказался совершенно бессилен, и если бы не DLP, сложно сказать, что успел бы натворить "ботовод".
Конечно, нельзя не сказать, что это не очень хорошо для отдела информационной безопасности - допускать такого рода заражения, ведь вредонос (об этом пойдет речь  ниже) может также стать причиной утечек важных для компании данных. Но поскольку "зомби" начали проявлять себя пересылкой по электронной почте подозрительных сообщений, можно сказать, что они все стали своего рода нарушителями политик ИБ с точки зрения DLP-шки.
Теперь хочу поговорить немного об угрозах со стороны ботнетов. Своего рода бизнес по созданию таких сетей существует уже более 15 лет. Бизнес, надо сказать, весьма прибылен - по разным оценкам, средний ботнет может приносить своему создателю до нескольких сот тысяч долларов ежедневно - в зависимости от способа использования, конечно.
Зомби-сети можно назвать одним из самых популярных на сегодняшний день инструментов киберпреступности. Владелец такой программы может спокойно похитить важные данные компании-конкурента. С другой стороны, ботнетами пользуются как злоумышленники, так и спецслужбы, которые следят за порядком и преступниками.
Обычно же ботнеты занимаются такого рода вещами:

  •     сбор адресов электронной почты;
  •     рассылка спама (при открытых прокси на заражённых компьютерах);
  •     хищение информации о банковских счетах;
  •     коммерческий шпионаж;
  •     распределять нападения типа denial-of-service (Distributed DoS или DDoS);
  •     майнинг биткоинов и иже с ними;
  •     подбор паролей;

В основном, ботнет используют для DDoS-атак на крупные интернет-ресурсы (в странах СНГ обычно на сайты оппозиционной направленности) и для засорения социальных сетей рекламными постами от несуществующих пользователей. Вы, наверное, не раз замечали на своей электронной почте подобные письма. Вот это и есть работа ботнета. Но такое влияние ботнета относительно безопасно даже в случае, если он "завелся" в корпоративной сети.
Совсем другое дело, если "ботовод" понимает, что часть зараженных компьютеров содержат ценные сведения, и принимается их активно копировать в своё хранилище. Обычно таким занимаются китайские ботоводы, выполняющие заказы китайских же компаний. Гонорар за кражу данных значительно меньше расходов на R&D, поэтому этот бизнес в Поднебесной процветает.
Какой вывод можно сделать из этого поста? Он очень прост и даже, я бы сказал, скучен. Иногда DLP-система - единственно спасение для очень и очень важной информации. Впрочем, все об этом и так знают.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru