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

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru