ЛК обнаружила кампанию кибершпионажа Operation Ghoul

ЛК обнаружила кампанию кибершпионажа Operation Ghoul

ЛК обнаружила кампанию кибершпионажа Operation Ghoul

«Лаборатория Касперского» зафиксировала волну целевых атак на компании по всему миру, основным инструментом которых стали фишинговые письма с вложенной в них известной коммерческой шпионской программой HawkEye.

Цель кампании кибершпионажа, проходившей в основном в июне 2016 года и получившей название Operation Ghoul, заключалась в краже корпоративных данных, имеющих ценность на черном рынке. От атак пострадали более 130 организаций из 30 стран, в том числе из России.

Адресатами вредоносных рассылок в основном являлись топ-менеджеры и менеджеры среднего звена. Они получали письма, которые выглядели как платежные извещения с вложенным документом от системы SWIFT, а на самом деле содержали вредоносное ПО, основу которого составляла шпионская программа, открыто продаваемая в анонимной сети Darkweb.

Зловред позволяет собрать и отправить на серверы управления злоумышленников интересующие их данные с компьютеров жертв, в том числе информацию о нажатых клавишах, данные из буферов обмена, логины и пароли для подключения к FTP-серверу, учетные данные из браузеров, мессенджеров (Pattalk, Google Talk, AIM), почтовых клиентов (Outlook, Windows Live Mail), а также информацию об установленных приложениях (Microsoft Office).

В списке жертв Operation Ghoul находятся преимущественно промышленные и инженерно-строительные организации, но также есть и судоходные, фармацевтические, производственные, торговые предприятия и образовательные учреждения.

В «Лаборатории Касперского» предполагают, что за этими атаками стоит кибергруппировка, на счету которой множество других операций и которая до сих пор активна. Эксперты компании следят за деятельностью данной группы с марта 2015 года.

«В переводе на русский ghoul означает вампир. Так иногда называют очень алчных людей. Эта характеристика как нельзя лучше описывает злоумышленников, стоящих за этими атаками. Чтобы обогатиться, они крадут данные у компаний с целью дальнейшей перепродажи и ищут доступ к банковским счетам жертв. Кампания Operation Ghoul оказалась весьма эффективной, несмотря на то что для ее проведения использовались довольно простые инструменты. Мы рекомендуем всем организациям быть настороже, поскольку целью подобных атак может быть любая из них», — предупреждает Мохаммад Амин Хасбини, антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского».

Для защиты от Operation Ghoul и других угроз такого типа «Лаборатория Касперского» рекомендует компаниям обучать сотрудников тому, как отличать фишинговые письма и ссылки от настоящих; использовать надежное защитное решение в сочетании со специальным продуктом для защиты от целевых атак; снабжать сотрудников отделов информационной безопасности оперативными данными о киберугрозах, чтобы в их распоряжении были действенные инструменты для обнаружения и предотвращения целевых атак, такие как индикаторы компрометации и правила YARA.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru