Лаборатория Касперского расследует новую волну сложных кибератак

Лаборатория Касперского расследует новую волну сложных кибератак

Лаборатория Касперского расследует новую волну сложных кибератак

Банки, телекоммуникационные компании и правительственные учреждения в 40 странах мира, в том числе и в России, стали жертвами «незаметных» целевых атак, организаторы которых по своей тактике напоминают нашумевшие кибергруппировки Carbanak и GCMAN.

«Лаборатория Касперского» выяснила, что для проникновения в корпоративные сети по меньшей мере 140 организаций неизвестные злоумышленники использовали исключительно легитимное ПО, а любые вредоносные файлы хранили в памяти системы, не оставляя никаких следов на жестких дисках. Чаще всего атакующие применяют специализированное ПО для тестирования на проникновение, инструменты администрирования и утилиты для автоматизации задач в Windows, например, PowerShell. 

 

 

На след новой неизвестной кибергруппировки эксперты «Лаборатории Касперского» вышли в конце 2016 года, когда один из банков в СНГ обратился в компанию с просьбой расследовать подозрительную активность в своей сети. В памяти сервера банка было обнаружено ПО для тестирования на проникновение Meterpreter, которое в настоящее время часто используется во вредоносных целях. Как выяснили аналитики «Лаборатории Касперского», код Meterpreter был загружен PowerShell скриптами из реестра операционной системы напрямую в память. Именно это позволило программе оставаться незамеченной и свободно собирать пароли системных администраторов. Конечной целью злоумышленников, скорее всего, было получение доступа к финансовым процессам банка. 

Расследование инцидента позволило экспертам «Лаборатории Касперского» установить, что подобные атаки осуществлялись по всему миру, и группировка до сих пор остается активной. «Упаковка» вредоносного кода в легитимные утилиты позволяет атакующим избегать детектирования методом «белых списков» (когда в системе можно запускать только официальные программы проверенных производителей), а присутствие лишь в памяти системы оставляет исследователей без каких-либо доказательств и артефактов, на основе которых можно провести расследование.  

 «Стремление атакующих сделать свою активность максимально незаметной и избежать детектирования – проявление последней тенденции в развитии киберугроз. Злоумышленники все активнее используют легитимное и базирующееся в памяти ПО, а также не замечаемые традиционными средствами защиты техники. Вот почему исследование системной памяти становится критически важным», – поясняет Сергей Голованов, ведущий антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского». 

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

Swordfish Security подготовила бесплатный фреймворк по оценке рисков ИИ

Специалисты по кибербезопасности из компании Swordfish Security объявили, что разработанная ими методология по оценке зрелости компаний, применяющих искусственный интеллект, будет доступна ИБ-командам бесплатно. Идея в том, чтобы помочь сформировать зарождающийся рынок ИИ-безопасности и дать организациям понятный инструмент для самопроверки.

Методология и карта угроз создавались именно для российского рынка: учитывались требования регуляторов и особенности отечественных ИИ-систем.

Во фреймворк под названием SAIMM включили направления анализа ИИ-систем, оценку рисков, а также набор мер по их снижению. Фактически это рабочий чек-лист, который может помочь компаниям понять текущий уровень зрелости и построить собственную дорожную карту развития безопасного ИИ.

По словам специалистов, на рынке ежедневно появляются новые ИИ-агенты, а бизнес активно внедряет инструменты на базе языковых моделей. При этом масштаб угроз растёт, а атаковать ИИ-системы зачастую проще, чем традиционное ПО из-за их специфики.

Разработчики собрали около 80 уязвимостей, характерных именно для ИИ-систем, и сопоставили их с международными классификациями — OWASP, NIST, ENISA, MITRE ATLAS и другими. В список вошли, например, компрометация модели, обход ограничений, утечка чувствительных данных в ответах модели, конфликт инструкций и другие риски. Для каждой угрозы указаны меры защиты и необходимые контроли.

Фреймворк не привязан к определённой отрасли: им могут пользоваться финтех-компании, онлайн-ритейл, госсектор и другие организации, работающие с ИИ. Разработчики также участвовали в проектах на уровне регуляторов, что позволило учесть положения национальных инициатив в сфере ИИ и критической инфраструктуры.

Совместное исследование Ассоциации Финтех и экспертов в области ИИ-безопасности показало, что четверть крупнейших финансовых компаний уже пережили инциденты, связанные с использованием искусственного интеллекта. Это указывает на то, что ИИ активно интегрируется в рабочие процессы, но инструменты его защиты всё ещё находятся в стадии становления.

Новая методология должна помочь компаниям уйти от спонтанного подхода к внедрению ИИ и выстроить системную работу с рисками.

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