Доступна система обнаружения атак Suricata 3.0

Доступна система обнаружения атак Suricata 3.0

Доступна система обнаружения атак Suricata 3.0

После почти двух лет разработки организация OISF (Open Information Security Foundation) представила релиз системы обнаружения и предотвращения сетевых вторжений Suricata 3.0, примечательной поддержкой ускорения работы через задействование вычислений на стороне GPU (CUDA и OpenCL).

Suricata также поддерживает многопоточность для оптимального задействования мощностей многоядерных систем и имеет развитые средства инспектирования различных видов трафика. В конфигурациях Suricata допустимо задействование базы сигнатур, развиваемой проектом Snort, а также наборов правил Emerging Threats и Emerging Threats Pro. Исходные тексты проекта распространяются под лицензией GPLv2, сообщает opennet.ru.

Из новшеств, добавленных в Suricata 3.0, можно отметить:

  • Улучшены средства детектирования атак, в том числе поддержка xbits для выявления эксплоитов, передаваемых через несколько потоков, и возможность использования одного сервера для обработки правил выявления атак для нескольких клиентов (multi tenancy).
  • Представлены расширенные средства инспектирования протокола SMTP и добавлена возможность извлечения файлов из почтовых вложений;
  • Поддержка нового метода захвата трафика NETMAP, актуального для пользователей FreeBSD;
  • Поддержка отбрасывания трафика ICMP (ранее отбрасывание допускалось для TCP и UDP через отправку RST или ICMP error);
  • Поддержка сборки в виде исполняемого файла PIE (Position-Independent Executable) для полноценного использования ASLR;
  • Многочисленные улучшения средств для написания скриптов на языке Lua (добавлен доступ к Stream Payloads и TCP quad / Flow Tuple, поддержка обработки вывода на Lua, обработка TLS и SSL);
  • Поддержка декодирования пакетов MPLS over Ethernet, Modbus, DNS nxdomain, Cisco erspan;
  • Улучшены компоненты вывода информации, включая модернизацию средств для вывода событий в формате JSON (например, в JSON можно передавать "payload"), поддержку подсветки элементов в выводе и возможность сохранения результатов в БД Redis;
  • Значительно улучшены масштабируемость, производительность, точность и надёжность.

Особенности Suricata:

  • Использование для вывода результатов проверки унифицированного формата Unified2, также используемого проектом Snort, что позволяет использовать стандартные инструменты для анализа, такие как barnyard2. Возможность интеграции с продуктами BASE, Snorby, Sguil и SQueRT. Поддержка вывода в формате PCAP;
  • Поддержка автоматического определения протоколов (IP, TCP, UDP, ICMP, HTTP, TLS, FTP, SMB и т.п.), позволяющая оперировать в правилах только типом протокола, без привязки к номеру порта (например, блокировать HTTP трафик на нестандартном порту). Наличие декодировщиков для протоколов HTTP, SSL, TLS, SMB, SMB2, DCERPC, SMTP, FTP и SSH;
  • Мощная система анализа HTTP-трафика, использующая для разбора и нормализации HTTP-трафика специальную библиотеку HTP, созданную автором проекта Mod_Security. Доступен модуль для ведения подробного лога транзитных HTTP пересылок, лог сохраняется в стандартном формате Apache. Поддерживается извлечение и проверка передаваемых по протоколу HTTP файлов. Поддержка разбора сжатого контента. Возможность идентификации по URI, Cookie, заголовкам, user-agent, телу запроса/ответа;
  • Поддержка различных интерфейсов для перехвата трафика, в том числе NFQueue, IPFRing, LibPcap, IPFW, AF_PACKET, PF_RING. Возможен анализ уже сохранённых файлов в формате PCAP;
  • Высокая производительность, способность обрабатывать на обычном оборудовании потоки до 10 гигабит/cек.
  • Высокопроизводительный механизм сопоставления по маске с большими наборами IP адресов. Поддержка выделение контента по маске и регулярным выражениям. Выделение файлов из трафика, в том числе их идентификация по имени, типу или контрольной сумме MD5.
  • Возможность использования переменных в правилах: можно сохранить информацию из потока и позднее использовать ее в других правилах;
  • Использование формата YAML в файлах конфигурации, что позволяет сохранить наглядность при легкости машинной обработки;
  • Полная поддержка IPv6;
  • Встроенный движок для автоматической дефрагментации и пересборки пакетов, позволяющий обеспечить корректную обработку потоков, независимо от порядка поступления пакетов;
  • Поддержка протоколов туннелирования: Teredo, IP-IP, IP6-IP4, IP4-IP6, GRE;
  • Поддержка декодирования пакетов: IPv4, IPv6, TCP, UDP, SCTP, ICMPv4, ICMPv6, GRE, Ethernet, PPP, PPPoE, Raw, SLL, VLAN;
  • Режим ведения лога ключей и сертификатов, фигурирующих в рамках соединений TLS/SSL;
  • Возможность написания скриптов на языке Lua для обеспечения расширенного анализа и реализации дополнительных возможностей, необходимых для определения видов трафика, для которых не достаточно стандартных правил.

Фишинг стал доминирующим методом проникновения при кибератаках

Согласно исследованию ландшафта угроз Threat Zone 2026, подготовленному BI.ZONE Threat Intelligence на основе анализа активности ста кластеров, атаковавших компании из России и других стран СНГ в 2025 году, фишинг стал основным способом первоначального проникновения в корпоративную инфраструктуру. На него пришлось 64% всех зафиксированных эпизодов.

Как отметил руководитель BI.ZONE Threat Intelligence Олег Скулкин, представляя результаты исследования, остальные методы используются значительно реже.

Так, применение средств удаленного доступа составило около 18%, а еще 9% атак пришлись на компрометацию подрядчиков — как правило, небольших и слабо защищенных компаний.

Лишь в 7% случаев злоумышленники проникали в инфраструктуру за счет эксплуатации уязвимостей. По словам Олега Скулкина, столь низкая доля объясняется тем, что организации все активнее устраняют известные проблемы безопасности. При этом он отметил рост интереса атакующих к уязвимостям нулевого дня.

Отдельной тенденцией 2025 года стало более активное использование техники ClickFix, при которой необходимые злоумышленникам действия выполняет сам сотрудник компании — обычно под давлением или с применением манипулятивных приемов. Если раньше такие подходы применялись в основном против зарубежных организаций, то в прошлом году они стали активно использоваться и в России, причем с опорой на отечественные сервисы.

В целом злоумышленники все чаще делают ставку на легитимные инструменты и «законные» способы получения доступа — например, с использованием украденных или утекших учетных данных сотрудников. Среди фреймворков эксплуатации и постэксплуатации атакующие все чаще выбирают малоизвестные и редко используемые решения, чтобы усложнить обнаружение. Вредоносное ПО при этом применяется в основном против организаций с низким уровнем защищенности.

По оценке Олега Скулкина, искусственный интеллект используется примерно в 1% атак. Он помогает экономить время — ИИ применяют для генерации фишинговых документов, обфускации и оптимизации кода. Однако полноценные зловреды, написанные ИИ, пока остаются редкостью из-за невысокого качества результатов работы больших языковых моделей.

Основным мотивом атак по-прежнему остается финансовый — на него пришлось 47% инцидентов. Это на 20 процентных пунктов меньше, чем в 2024 году. Одновременно выросла доля атак с целью шпионажа — с 21% до 37%, а также хактивизма — с 12% до 16%. При этом, как отметил Олег Скулкин, одни и те же кластеры нередко совмещают атаки разной направленности.

Самой атакуемой отраслью в 2025 году стало государственное управление — на него пришлось 14% всех атак. На втором месте оказался финансовый сектор с долей 11%. Третье и четвертое места разделили транспорт и логистика, а также розничная торговля — по 10% каждая.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru