InfoWatch сообщил о росте объема кражи персональных данных в 2016 году

InfoWatch сообщил о росте объема кражи персональных данных в 2016 году

InfoWatch сообщил о росте объема кражи персональных данных в 2016 году

InfoWatch сообщает, что рост числа утечек конфиденциальной информации за первые шесть месяцев 2016 года составил 16% по отношению к соответствующему периоду прошлого года.

Такие данные приводит аналитический центр InfoWatch в «Глобальном исследовании утечек конфиденциальной информации в I полугодии 2016 года». В результате за исследуемый период было скомпрометировано более одного миллиарда записей персональных данных (ПДн) — больше, чем за весь 2015 год. Таким образом, среднегодовое значение числа украденных записей ПДн в два раза превышает аналогичный показатель 2015 года.

Наибольшее количество утечек информации было зафиксировано в США: 451 случай, или 54% от всех произошедших утечек. Россия со 110 утечками данных традиционно занимает второе место, сохраняя его более трех лет. Далее идет Великобритания, где было обнаружено 39 утечек. Всего за январь-июнь 2016 года экспертами аналитического центра InfoWatch зарегистрировано 840 случаев утечек конфиденциальной информации.

«С развитием корпоративных средств защиты от утечек информации внутренние нарушители все чаще отказываются от традиционных способов кражи данных в пользу закрытых, неконтролируемых каналов передачи, —  отметил аналитик ГК InfoWatch Сергей Хайрук. — Российским разработчикам удается своевременно адаптировать ИТ-решения к этим изменениям, но по мере цифровизации процессов взаимодействия государства, общества и бизнеса, растут и риски, связанные с информационной безопасностью. Это хорошо видно на примере стран с более развитым цифровым обществом, где происходит значительно больше утечек данных. Основную угрозу несут атаки на крупные сервисы, которые хранят огромные массивы информации. При этом число внешних атак на них по отношению к внутренним не растет — мы видим, что принципиально внутренние нарушители не менее опасны».

В двух третях случаев утечки данных происходили по вине внутренних нарушителей. На внешние атаки пришлась только одна треть всех утечек информации, но ущерб от них по-прежнему оценивается выше: в среднем на каждую внешнюю и внутреннюю утечку приходилось по 2,4 млн и 0,8 млн скомпрометированных записей ПДн соответственно.  

Было зафиксировано 23 «мега-утечки», на которые пришлось 92% всех украденных записей ПДн. Ущерб каждой из них составил более 10 млн ПДн, 16 из 23 «мега-утечек» пришлись на внешние атаки. Без учета «мега-утечек» наибольший объем записей — более 45 млн ПДн — был украден у компаний высокотехнологичного сектора, включая интернет-сервисы и web-порталы.

Эксперты аналитического центра InfoWatch отметили сокращение числа утечек с помощью передачи данных через сетевой канал, хотя на этот способ, включая отправку через браузер, а также облачные хранилища, все еще приходится до половины всех случаев утечки данных. Возросла доля краж информации по электронной почте и на съемных носителях. Снизились доли утечек в результате кражи/потери оборудования и бумажных документов. Меньше всего утечек произошло с использованием мобильных устройств.

Наиболее уязвимыми в первом полугодии 2016 года были организации медицинской сферы, где утечки данных фиксировались чаще всего (23% всех утечек), наименее уязвимыми — муниципальные учреждения (менее 3%).

Самыми привлекательными для злоумышленников стали компании сферы торговли, финансового и банковского сектора. В них доля умышленных утечек ПДн, потребовавших взлома систем информационной безопасности, составила 70% и более. 

Linux-фреймворк DKnife годами следил за трафиком пользователей

Исследователи из Cisco Talos рассказали о ранее неизвестном вредоносном фреймворке под названием DKnife, который как минимум с 2019 года используется в шпионских кампаниях для перехвата и подмены сетевого трафика прямо на уровне сетевых устройств.

Речь идёт не о заражении отдельных компьютеров, а о компрометации маршрутизаторов и других устройств, через которые проходит весь трафик пользователей.

DKnife работает как инструмент постэксплуатации и предназначен для атак формата «атакующий посередине» («adversary-in-the-middle») — когда злоумышленник незаметно встраивается в сетевой обмен и может читать, менять или подсовывать данные по пути к конечному устройству.

Фреймворк написан под Linux и состоит из семи компонентов, которые отвечают за глубокий анализ пакетов, подмену трафика, сбор учётных данных и доставку вредоносных нагрузок.

 

По данным Talos, в коде DKnife обнаружены артефакты на упрощённом китайском языке, а сам инструмент целенаправленно отслеживает и перехватывает трафик китайских сервисов — от почтовых провайдеров и мобильных приложений до медиаплатформ и пользователей WeChat. Исследователи с высокой уверенностью связывают DKnife с APT-группировкой китайского происхождения.

Как именно атакующие получают доступ к сетевому оборудованию, установить не удалось. Однако известно, что DKnife активно взаимодействует с бэкдорами ShadowPad и DarkNimbus, которые уже давно ассоциируются с китайскими кибершпионскими операциями. В некоторых случаях DKnife сначала устанавливал подписанную сертификатом китайской компании версию ShadowPad для Windows, а затем разворачивал DarkNimbus. На Android-устройствах вредоносная нагрузка доставлялась напрямую.

 

После установки DKnife создаёт на маршрутизаторе виртуальный сетевой интерфейс (TAP) и встраивается в локальную сеть, получая возможность перехватывать и переписывать пакеты «на лету». Это позволяет подменять обновления Android-приложений, загружать вредоносные APK-файлы, внедрять зловреды в Windows-бинарники и перехватывать DNS-запросы.

Функциональность фреймворка на этом не заканчивается. DKnife способен собирать учётные данные через расшифровку POP3 и IMAP, подменять страницы для фишинга, а также выборочно нарушать работу защитных решений и в реальном времени отслеживать действия пользователей.

В список попадает использование мессенджеров (включая WeChat и Signal), картографических сервисов, новостных приложений, звонков, сервисов такси и онлайн-покупок. Активность в WeChat анализируется особенно детально — вплоть до голосовых и видеозвонков, переписки, изображений и прочитанных статей.

Все события сначала обрабатываются внутри компонентов DKnife, а затем передаются на командные серверы через HTTP POST-запросы. Поскольку фреймворк размещается прямо на сетевом шлюзе, сбор данных происходит в реальном времени.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru