ЛК нашла опасную программу, безвозвратно стирающую данные

ЛК нашла опасную программу, безвозвратно стирающую данные

ЛК нашла опасную программу, безвозвратно стирающую данные

Компании на Ближнем Востоке и в Европе были атакованы новым сложным зловредом, уничтожающим все данные на зараженном компьютере. «Лаборатория Касперского» обнаружила программу-стиратель StoneDrill, которая не только безвозвратно удаляет данные с устройства, но также шпионит за жертвами и старательно избегает попадания на радары защитного ПО. 

Своим поведением StoneDrill очень напоминает нашумевшую пять лет назад аналогичную программу Shamoon (также известную как Disttrack) – в 2012 году этот зловред парализовал работу 35 тысяч компьютеров в нефтегазовой компании на Ближнем Востоке и поставил таким образом под удар существенную долю мировой нефтепромышленности. После этого громкого случая группировка, стоявшая за Shamoon, ушла в тень. Однако в конце 2016 года она, похоже, вернулась, и, расследуя это возвращение, эксперты «Лаборатории Касперского» нашли нового игрока с новым сложным зловредом и более масштабными целями. 

Обнаружить StoneDrill удалось с помощью правил детектирования целевых атак (Yara-правил), разработанных экспертами «Лаборатории Касперского» для идентификации неизвестных образцов Shamoon. И хотя StoneDrill создан «в стиле» Shamoon, между двумя программами существует большая разница. 

Исследователям до сих пор неизвестно, как распространяется новый зловред, но для того чтобы остаться незаметным на зараженном устройстве, он использует две сложных антиэмуляционных техники, которые не позволяют детектировать его по поведению. Как только программа StoneDrill попадает в компьютер, она встраивается в процесс памяти того браузера, который используется на устройстве чаще всего. Сразу же после установки зловред начинает уничтожать файлы на жестком диске.

Кроме модуля, стирающего информацию, StoneDrill также содержит бэкдор для шпионажа за жертвами – эксперты «Лаборатории Касперского» обнаружили четыре сервера управления, с помощью которых злоумышленники вели слежку на зараженных устройствах. 

«Мы крайне заинтригованы теми сходствами, которые мы обнаружили между различными вредоносными операциями. Проанализировав код двух программ, мы видим, что в Shamoon присутствует йеменский вариант арабского языка, а в StoneDrill превалирует персидский язык. Геополитики могли бы предположить, что за операциями стоят иранские и йеменские игроки, заинтересованные в причинении ущерба компаниям в Саудовской Аравии, где и было обнаружено большинство жертв атак StoneDrill и Shamoon. Но, разумеется, не стоит исключать возможность того, что все языковые метки в коде намеренно оставлены злоумышленниками, чтобы пустить исследователей по ложному следу. Кроме того, обнаружение StoneDrill в Европе говорит о том, что группировка имеет интересы и за пределами ближневосточного региона. И хотя атакованная европейская компания работает в нефтехимической сфере, она не имеет никаких связей с нефтяным бизнесом на Ближнем Востоке», – рассказывает Юрий Наместников, руководитель российского исследовательского центра «Лаборатории Касперского».

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

34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

2ГИС решила разобраться, как себя чувствует русскоязычное QA-сообщество: чем пользуются тестировщики, как устроены процессы и как в работу проникает искусственный интеллект. В исследовании поучаствовали 570 QA-специалистов, почти половина из них работают в крупных компаниях.

57% опрошенных сказали, что подключаются к разработке фич ещё на этапе обсуждения требований — то есть задолго до появления кода.

Лишь 20% приходят в проект только после завершения разработки. А вариант «подключаюсь, когда в продакшене что-то сломалось» — уже почти экзотика.

89% команд используют автотесты — от юнитов до UI. Но вот инструменты вокруг них, вроде поддержки, аналитики и стабильности, применяют далеко не все. Например, код-ревью автотестов делают только 39% опрошенных, а 28% команд вообще не отслеживают никаких метрик и работают «вслепую».

ИИ используют не все, и в основном — для рутинных задач

Хотя ИИ уже прочно вошёл в мир тестирования, чаще всего его применяют для типовых задач:

  • написание тестового кода (34%),
  • генерация тест-кейсов (28%),
  • и тестовых данных (26%).

 

Более продвинутые сценарии вроде анализа тестов, автоматического поиска багов и визуального тестирования пока используются редко. Например, только 5% автоматизируют дефект-дискавери, и лишь 4% пробуют AI для визуальных проверок. А 22% QA-специалистов вообще не используют ИИ в своей работе.

Главные проблемы в тестировании

На первом месте — сжатые сроки. Об этом сказали 71% участников опроса. На втором — слабое вовлечение QA в процессы (40%) и нехватка квалифицированных специалистов (37%).

Как измеряют качество

  • Главная метрика — количество найденных багов (58%).
  • Покрытие автотестами учитывают 43%, покрытие кода — только 23%.
  • Стабильность тестов (например, чтобы они не «флапали») отслеживают всего 15% команд.

Что будет с профессией дальше? Мнения разделились:

  • 37% считают, что всё уйдёт в тотальную автоматизацию;
  • 35% уверены, что ничего особо не поменяется;
  • почти треть верит, что QA станет глубже интегрироваться в специфические направления вроде ИБ и производительности;
  • 27% видят будущее за DevOps и SRE — то есть тесной работой на всех этапах: от разработки до эксплуатации.
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