Fancy Bear освоили новые уязвимости нулевого дня

Fancy Bear освоили новые уязвимости нулевого дня

Fancy Bear освоили новые уязвимости нулевого дня

Кибергруппа Sednit, также известная как APT28, Fancy Bear и Sofacy, действует как минимум с 2004 года и специализируется на краже конфиденциальной информации. Группе приписывают атаки на Демократическую партию США, парламент Германии, французский телеканал TV5 Monde и допинговое агентство WADA.

В октябре 2016 года ESET опубликовала отчет об инструментах и тактике Sednit. В апреле группа вновь напомнила о себе – хакеров обвинили во «вмешательстве в французские выборы», в частности, в атаке на штаб Эммануэля Макрона. Одновременно с этим внимание специалистов ESET привлекла фишинговая рассылка с документом под названием Trump’s_Attack_on_Syria_English.docx во вложении.

Фишинговое письмо эксплуатирует тему решения Дональда Трампа о ракетном ударе по Сирии. Документ-приманка содержит копию соответствующей статьи, опубликованной 12 апреля в The California Courier.

 



Изучив документ, в ESET установили, что он предназначен для загрузки вредоносной программы Seduploader – известного инструмента разведки из арсенала группы Sednit. С этой целью хакеры используют два эксплойта – к уязвимости удаленного выполнения кода в Microsoft Word (CVE-2017-0262) и к уязвимости локального повышения привилегий в Windows (CVE-2017-0263). Данная схема типична для Sednit – использование фишинговой рассылки с вредоносным вложением для установки инструмента первого этапа.

Новая атака подтверждает, что кибергруппа Sednit не снижает активности и не меняет привычки – известные методы, повторное использование кода из других вредоносных программ, небольшие ошибки типа опечатки в конфигурации Seduploader (shel вместо shell). Кроме того, хакеры продолжают дорабатывать инструментарий, добавляя новые встроенные функции, в частности, скриншоттер.

После предупреждения Microsoft выпустила обновление безопасности, закрывающее перечисленные уязвимости. ESET напоминает о необходимости своевременно устанавливать все патчи ПО, выпускаемые производителями, и использовать комплексные решения для безопасности.

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