Китай: в стране жертвой Stuxnet стали около 1000 предприятий

Китай: в стране жертвой Stuxnet стали около 1000 предприятий

В Китае говорят, что страна столкнулась с атакой сетевого червя Stuxnet в не меньшей, а возможно и в большей степени, чем Иран. По словам китайских представителей, вирус, изначально созданный для атаки иранских ядерных объектов, также атаковал ряд промышленных объектов в Китае.



Согласно данным государственных СМИ КНР, червь Stuxnet "поселил хаос", заразив миллионы компьютеров по всей стране. Напомним, что данный червь вызывает опасения экспертов, ввиду того, что он сконструирован для проникновения в компьютеры, управляющие критическими системами, такими как электрические сети, ядерные объекты, водные и газовые станции. Теоретически, этот червь может создать в системе условия, способные уничтожить газопровод или привести к сбою в работе атомной станции.

Червь атакует системы промышленного управления производства немецкой Siemens. Обычно такие системы применяются для управления водными ресурсами, нефтяными вышками, электростанциями и другими промышленными объектами.

"Эта программа, в отличие от большинства других вирусов, создана не для хищения данных, а для саботажа и повреждения промышленных автоматических систем, - говорят в китайской антивирусной компании Rising International Software. - После того, как Stuxnet проник в ИТ-системы заводов в Китае, он нанес ущерб национальной безопасности страны".

По информации государственного информагентства Синьхуа, всего в КНР подвержены воздействию вируса оказались около 1000 предприятий. Общее число заражений индивидуальных компьютеров превысило 6 млн.

Stuxnet разработан группой высококвалифицированных специалистов, которые хорошо ориентируются в слабых местах современных средств информационной безопасности. Червь сделан таким образом, чтобы оставаться незамеченным как можно дольше. В качестве механизмов распространения вредоносная программа использует несколько серьезных уязвимостей с возможностью удаленного выполнения кода, некоторые из которых остаются незакрытыми и сегодня. Стоимость таких уязвимостей на черным рынке может достигать 10 тысяч евро за каждую. А цена уязвимости в обработке LNK/PIF-файлов (MS10-046) в Windows, позволяющей червю распространяться через внешние носители, еще выше.
Интересна география распространения Win32/Stuxnet. По состоянию на конец сентября наибольшая доля заражений (52,2%) приходится на Иран. Далее с большим отрывом следуют Индонезия (17,4%) и Индия (11,3%).

Некоторые компоненты Win32/Stuxnet были подписаны легальными цифровыми сертификатами компаний JMicron и Realtek. В результате, вплоть до отзыва сертификатов вредоносное ПО было способно обходить большое количество реализаций технологии защиты от внешних воздействий HIPS (Host Intrusion Prevention System).

«Одной из главных трудностей в процессе анализа стал большой объем кода, – говорит Евгений Родионов, старший специалист по анализу сложных угроз российского представительства Eset. – Только изучив устройство каждого из многочисленных компонентов червя, складывается целостная картина и понимание его возможностей. Наиболее интересной частью работы стало обнаружение не закрытых Microsoft уязвимостей, которые использовались червем в процессе заражения для локального повышения привилегий».

Источник

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