Обзор вирусной обстановки за апрель 2008 года от компании «Доктор Веб»

Обзор вирусной обстановки за апрель 2008 года от компании «Доктор Веб»

Главным событием конца марта – начала апреля стало обнаружение новой модификации вредоносной программы, получившей наименование по классификации Dr.Web BackDoor.MaosBoot.

Данная вредоносная программы относится к новому классу вирусов, представляя собой комбинацию из загрузочного вируса и руткита. BackDoor.MaosBoot нацелен в основном на проникновение в компьютеры пользователей с целью извлечения конфиденциальной финансовой информации. Вирус обладает обширным списком программ класса "банк-клиент". Усовершенствованная версия вируса с легкостью похищает с зараженных компьютеров по данному списку конфиденциальную финансовую информацию.

В середине апреля службой вирусного мониторинга «Доктор Веб» был зафиксирован всплеск спам-рассылки загрузчика уже подзабытой вредоносной программы Win32.HLLM.Limar. И, хотя данный всплеск не носил эпидемический характер, однако дал понять, что, в будущем, возможно, будет более масштабное распространение этой вредоносной программы.

Однако, по-настоящему знаковым событием стало развенчание службой вирусного мониторинга мифа не существовании варианта вредоносной программы, известной как Rustock.C. Данная вредоносная программа получила наименование Win32.Ntldrbot по классификации Dr.Web. Главное предназначение Win32.Ntldrbot – заражать ПК, превращая их в боты, с которых впоследствии можно рассылать спам, и создавать из таких зараженных компьютеров ботнеты – гигантские сети по рассылке спама. Но не только заражать, а еще и оставаться абсолютно невидимым. Что с успехом и делал этот руткит предположительно с октября 2007 года! По оценке компании Secure Works бот-сеть, созданная Rustock, стоит на третьем месте среди крупнейших бот-сетей и способна рассылать ежедневно до 30 миллиардов спам-сообщений. Основная область «специализации» этой сети - ценные бумаги и фармацевтика.

Некоторые технические характеристики Win32.Ntldrbot
Имеет мощный полиморфный протектор, затрудняющий анализ и распаковку руткита.
Реализован в виде драйвера уровня ядра, работает на самом низком уровне.
Имеет функцию самозащиты, противодействует модификации времени исполнения.
Активно противодействует отладке - контролирует установку аппаратных точек останова (DR-регистры), нарушает работу отладчиков уровня ядра: Syser, SoftIce. Отладчик WinDbg при активном рутките не работает вообще.
Перехватывает системные функции неклассическим методом.
Работает как файловый вирус, заражая системные драйверы.
Конкретный экземпляр руткита привязывается к оборудованию зараженного компьютера. Таким образом, на другом компьютере руткит с большой вероятностью работать не будет.
Имеет функцию перезаражения, срабатывающую по времени. Старый зараженный файл лечит. Таким образом, руткит «путешествует» по системным драйверам, оставляя зараженным какой-нибудь один.
Фильтрует обращения к зараженному файлу, перехватывая FSD-процедуры драйвера файловой системы и подставляет оригинальный файл вместо зараженного.
Имеет защиту от антируткитов.
Имеет в составе библиотеку, внедряемую в один из системных процессов. Данная библиотека занимается рассылкой спама.
Для связи драйвера с DLL используется специальный механизм передачи команд.

Важным обстоятельством является тот факт, что Dr.Web – единственный на сегодняшний день антивирус, способный не только обнаружить Win32.Ntldrbot в активном состоянии, но и вылечить инфицированную им систему.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru