Генератор эксплоитов помог выявить связь между тремя хакерскими группами

Генератор эксплоитов помог выявить связь между тремя хакерскими группами

Генератор эксплоитов помог выявить связь между тремя хакерскими группами

Исследователи компании Palo Alto Networks изучали вредоносные документы Microsoft Office. Специалисты обнаружили, что многие документы были созданы при помощи генератора эксплоитов MNKit, что позволило  им найти связь между разными семействами малвари, авторство которых приписывают разным группам китайских хакеров.

MNKit – один из наиболее популярных у киберпреступников генераторов эксплоитов, злоумышленники используют его уже не один год. В частности, данный инструмент помогает создавать вредоносные документы Office, эксплуатируя уязвимость CVE-2012-0158. Баг был устранен еще в 2012 году, но далеко не все устанавливают патчи.

Исследователи пишут, что в последнее время они наблюдают атаки, в ходе которых для доставки малвари на устройства жертв использовались вредоносные документы, созданные с помощью MNKit. При помощи зараженных документов злоумышленники распространяли Lurk0, NetTraveler и Saker, атакуя университеты, некоммерческие организации, а также различные политические и правозащитные группы, чья деятельность так или иначе связана с исламом и южной Азией, пишет xakep.ru.

Lurk0 — это классический RAT (remote access trojan), созданный на базе Gh0stRAT. Эксперты компании Citizen Lab еще в 2012 году написали о данной малвари большой отчет, когда впервые обнаружили, что вредонос атакует тибетские организации.

NetTraveler, в свою очередь, представляет собой бекдор, который обычно применяется для хищения данных, а также для установки на компьютер жертвы дополнительной малвари. О NetTraveler писали специалисты «Лаборатории Касперского» в 2013 году. Малварь была замечена в ходе кибершпионской кампании, от которой пострадали организации по всему миру, в том числе и тибетские.

Вредонос Saker также известен под названиями Xbox или Mongall, и это еще один шпионский инструмент. Считается, что Saker связан с китайской группой, которая известна как Moafee или  DragonOK. Специалисты компания Proofpoint в 2015 году выявили кампанию, в ходе которой Saker применялся против российских военных и телекомов.

Эксперты Palo Alto Networks утверждают, что им удалось найти связь между перечисленными семействами малвари и атаками прошлых лет. Так, исследователи пишут, что почти во всех изученных ими случаях, злоумышленники использовали один и тот же вариант генератора эксплоитов MNKit, одинаковые email-адреса, имена прикрепленных файлов, ключи XOR, домены управляющих серверов, IP-адреса и даже жертвами их атак становились одни и те же компании и организации. Тем не менее, эксперты затрудняются сказать, кто ответственен за новые атаки сейчас.

«Установление авторства в таких случаях – сложное искусство, и кто угодно может стоять за новыми атаками, используя инфраструктуру, семейства малвари и механизмы доставки, которые так или иначе связаны с предыдущими известными инцидентами», — резюмируют эксперты.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru