Инструменты атаки 20-летней давности могут быть до сих пор актуальны

Инструменты атаки 20-летней давности могут быть до сих пор актуальны

Инструменты атаки 20-летней давности могут быть до сих пор актуальны

Эксперты «Лаборатории Касперского» и исследователи из университета King’s College London начали изучать возможную связь между серией кибератак на правительственные ресурсы США в конце 1990-х и современными кампаниями кибершпионажа.

Расследуя подробности атак Moonlight Maze, от которых пострадали Пентагон, NASA и Министерство энергетики США, аналитики нашли ряд образцов вредоносного ПО и другие артефакты 20-летней давности. Дальнейший анализ показал, что программа-бэкдор, использовавшаяся в этой операции, имеет много общего с бэкдором, задействованным во вредоносной кампании Turla в 2011 году и повторно обнаруженным в марте 2017 года. Если связь между группами Moonlight Maze и Turla удастся доказать, то окажется, что последняя – почти такой же долгожитель, как и нашумевшая группа Equation, чью активность удалось отследить до 1996 года. 

В 1998 году ФБР и Министерство обороны США взялись расследовать взломы в сетях правительственных и военных организаций страны, а также в ряде университетов и исследовательских институтов. Общественность узнала об атаках Moonlight Maze только год спустя – в 1999-м, однако детали расследования на тот момент так и остались засекречены. Спустя годы исследователи из трех разных стран независимо друг от друга пришли к выводу, что группировка Moonlight Maze трансформировалась в Turla, за которой предположительно стоят русскоязычные организаторы. До недавнего времени считалось, что Turla (также известная как Snake, Uroburos, Venomous Bear и Krypton) начала свою деятельность в 2007 году.  

Работая над своей книгой “Rise of the Machines”, Томас Рид (Thomas Rid) из университета King’s College London в 2016 году связался с бывшим системным администратором, который работал в той самой организации, чьи серверы были взломаны и превращены в прокси-сервер Moonlight Maze. Вышедший на пенсию IT-специалист сохранил сам сервер и копии всех артефактов, имевших отношение к атакам 1998 года. Все материалы он передал исследователям из King’s College London и экспертам «Лаборатории Касперского». За девять месяцев работы аналитики смогли реконструировать операции Moonlight Maze, их инструменты и техники, а также попытались найти подтверждение связи этой группировки с Turla.  

В своих атаках на сети и компьютеры под управлением ОС Solaris группировка Moonlight Maze использовала инструменты, построенные на открытом ПО (Unix). Для проникновения в системы своих жертв атакующие использовали бэкдор на базе LOKI2 – программы, выпущенной в 1996 году и предназначенной для извлечения данных через скрытые каналы. Эта находка заставила аналитиков повторно разобрать редкие образцы вредоносного ПО Turla под Linux, которые были обнаружены в 2014 году. Как выяснилось, эти зловреды также были созданы на базе LOKI2. Более того, в них использовался код, написанный в период между 1999 и 2004 гг.  

Примечательно, что этот старый код до сих пор используется в атаках, которые приписывают Turla. В 2011 году он был замечен во вредоносной операции, нацеленной на швейцарского военного подрядчика Ruag. А в марте 2017 года образец бэкдора, содержащего этот код, был извлечен из сети предприятия в Германии. Возможно, группировка Turla использует старый код под Linux в атаках на особо важные и хорошо защищенные цели, поскольку таким образом им легче проникнуть в сеть, чем в случае применения стандартного инструментария под Windows. 

«В конце 90-х никто еще не понимал, насколько продолжительными и масштабными могут быть координируемые кампании кибершпионажа. Анализ вредоносного ПО и кода Moonlight Maze – это не просто увлекательное «путешествие» в прошлое, это очередное напоминание о том, что хорошо подготовленные кибергруппировки никуда не исчезают и не прекращают просто так свою деятельность. Наша общая задача сегодня – понять, почему атакующие до сих пор успешно применяют старый код, и скорректировать защиту таким образом, чтобы она учитывала все возможные векторы атак», – рассказывает Хуан Андрес Герреро-Сааде (Juan Andres Guerrero-Saade), ведущий антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского».

Российские математики научили ИИ-модели общаться без слов

Российский стартап Mostik разработал способ объединять возможности разных ИИ-моделей без обмена текстовыми ответами. Вместо длинной переписки нейросети взаимодействуют через математические значения во внутренних представлениях.

Обычно ансамбль работает последовательно: одна модель генерирует ответ, а другая получает его на вход.

Это требует времени и вычислительных ресурсов. Метод Mostik позволяет передавать информацию между моделями на более глубоком уровне, помогая небольшой нейросети использовать возможности значительно более крупной.

Для демонстрации команда связала китайскую GLM-5.2 с 753 млрд параметров и компактную Qwen-3.5 на 4 млрд параметров, способную работать на мобильном устройстве.

По утверждению разработчиков, получившаяся система показала результат ровно посередине между исходными моделями, но обошлась в 20 раз дешевле запуска полной GLM.

Ещё одну систему Mostik вывел в лидеры сложного соревнования ARC-AGI 3, предназначенного для проверки способности ИИ решать новые задачи. Подробности команда пока скрывает, чтобы не раскрывать подход до завершения конкурса.

Гендиректор стартапа Саша Малышева считает, что будущее ИИ может принадлежать не одной гигантской модели, а коллективу специализированных нейросетей. Внутри компании этот подход сравнивают с угадыванием веса свиньи: усреднённая оценка группы людей иногда оказывается точнее ответа одного эксперта.

Если технология подтвердит эффективность на разных моделях и задачах, она может повысить ценность открытых нейросетей. Крупную модель получится объединить с небольшими экспертами по медицине, физике или биологии, не заставляя вычислительного монстра выполнять всю работу.

Пока опубликованных технических деталей и независимого воспроизведения результатов нет. Подробнее про проект пишет издание WIRED.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru