Обновлена система обнаружения сетевых атак Suricata 3.1

Обновлена система обнаружения сетевых атак Suricata 3.1

Обновлена система обнаружения сетевых атак Suricata 3.1

После шести месяцев разработки организация OISF (Open Information Security Foundation) представила релиз системы обнаружения и предотвращения сетевых вторжений Suricata 3.1, 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, пишет opennet.ru.

Из новшеств, добавленных в Suricata 3.1, можно отметить:

  • По умолчанию для обработки регулярных выражений в одиночных и групповых шаблонах применяется высокопроизводительный движок hyperscan, если он установлен в системе;
  • Переписан движок обнаружения и упрощена группировка правил, что положительно сказалось на производительности, привело к сокращению потребления памяти и уменьшению времени запуска;
  • Добавлена экспериментальная поддержка механизма захвата пакетов tpacket-v3, работающего через сокет AF_PACKET;
  • Повышено удобство использования NETMAP во FreeBSD;
  • Реорганизован набор предлагаемых по умолчанию настроек;
  • Библиотека libhtp обновлена до выпуска 0.5.20;
  • Добавлено новое ключевое слово tls_sni, предназначенного для сопоставления имён в TLS SNI;
  • Значительно упрощена организация блокировок;
  • Внесены оптимизации в декодировщики TCP и IPv6;
  • Добавлена опция для применения fuzzing-тестов AFL.

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.
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Схема с ложной доставкой мутирует и становится убедительнее для жертв

В период ноябрьских распродаж и массовых скидок злоумышленники заметно расширили использование схемы с ложной доставкой. Изменился и сам сценарий атаки: мошенники начали активно применять точные копии сайтов служб доставки, онлайн-магазинов и маркетплейсов.

О том, как эволюционировала схема, применяемая с весны этого года, рассказал Lenta.RU директор по продукту Staffcop и эксперт Контур.Эгиды Даниил Бориславский.

Ранние версии схемы представляли собой классический СМС-фишинг. Их цель — перехват одноразовых кодов, используемых как второй фактор аутентификации на различных сервисах. Далее мог следовать второй этап: подключались лже-сотрудники правоохранительных органов, убеждавшие жертву перевести деньги на «безопасные счета» или передать их курьеру.

По словам Даниила Бориславского, новая схема стала заметно сложнее и убедительнее. Организаторы атак создают полноценные клоны онлайн-ресурсов служб доставки, интернет-магазинов и маркетплейсов.

Значительную роль в новой волне атак играет искусственный интеллект. Нейросети генерируют историю перемещений посылки, автоматически подстраивая статусы под каждое посещение страницы пользователем.

ИИ также используется для создания фальшивых фото-подтверждений, которые на вид почти не отличаются от настоящих документов логистических систем. Генерируются фотографии коробки с этикеткой, штрихкодом и номером заказа, а также «кадры» якобы со склада или снимки курьера с пакетом в руках.

«Любая неожиданная посылка — потенциальный троянский конь. Если вы ничего не ждали, а вам присылают трек-номер, фото коробки или уведомление о получении — это повод насторожиться, — предупреждает Даниил Бориславский. — Мошенники преследуют три цели. Главная — получить доступ к телеграм-аккаунту, убеждая жертву повторно авторизоваться. Вторая — перехватить одноразовый код от сервиса. И только третья — украсть деньги».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru