Новый аналитический отчет PT: Как хакеры атакуют корпоративные сети

Новый аналитический отчет PT: Как хакеры атакуют корпоративные сети

Новый аналитический отчет PT: Как хакеры атакуют корпоративные сети

Для атак на корпоративные информационные системы киберпреступники чаще всего используют несложные сценарии атак на основе известных уязвимостей. Однако в случае успеха подобные атаки приводят к существенным финансовым и репутационным потерям.

Такие выводы содержатся в новом отчете компании Positive Technologies, где описаны самые популярные сценарии атак, используемых в тестированиях на проникновение, а также методы защиты от этих атак.

При тестировании на проникновение моделируется поведение потенциальных нарушителей, что позволяет оценить реальный уровень безопасности системы и выявить конкретные недостатки механизмов защиты, в том числе и те, которые могут остаться незамеченными при использовании других методов аудита. В отчете представлено более десятка типовых сценариев атак, которые успешно моделировались экспертами Positive Technologies в тестированиях, проводившихся за последние три года для крупнейших компаний как в России, так и за рубежом. В список сценариев вошли как простые атаки, не требующие специальных инструментов, так и более сложные – например, обход двухфакторной аутентификации, которая традиционно считается надежным методом защиты.

В целом, подобные сценарии атак позволяют экспертам компании получать полный контроль над локальной вычислительной сетью (ЛВС) во всех проектах тестирований от лица внутреннего нарушителя, а в случае моделирования внешнего нарушителя – преодолеть периметр удается в 80% проектов.

Поскольку аналогичные техники применяют и реальные злоумышленники для целевых атак, тестирование на проникновение позволяет выявить уязвимости до того, как ими воспользуются преступники. После каждого сценария атаки в отчете даются рекомендации по необходимым мерам защиты, благодаря которым администраторы систем и специалисты по информационной безопасности могут существенно повысить уровень защищенности корпоративной инфраструктуры от атак со стороны внешнего и внутреннего нарушителя.

«Важно понимать, что используемые для атак недостатки защиты могут присутствовать в системе любой организации, – комментирует Евгений Гнедин, руководитель отдела аналитики информационной безопасности Positive Technologies. – При этом большинство атак вполне предсказуемы: каждый из описанных сценариев основан на эксплуатации наиболее распространенных уязвимостей, которые могут быть устранены с минимальными финансовыми вложениями, зачастую просто путем изменения конфигурации системы».

Эксперты также подчеркивают, что сложность компрометации ресурсов в значительной степени зависит от того, является ли подход к защите комплексным. Даже в случае применения дорогостоящих решений по обеспечению безопасности они могут оказаться бесполезными, если пользователи и администраторы ресурсов применяют словарные пароли.

«В нашей практике было множество примеров, когда словарный пароль лишь одного пользователя позволял развить вектор атак в ЛВС до получения полного контроля над всей инфраструктурой корпоративной сети. Также было показано, что, получив привилегии локального администратора на рабочей станции или сервере, нарушитель может использовать специализированные утилиты для получения учетных данных даже при наличии антивируса», – отмечает Евгений Гнедин. 

GPT-6 Astra распараллеливает задачи и нагружает компьютеры кучей процессов

Первые пользователи GPT-6 Astra заметили, что при выполнении сложных задач модель может распределять работу между несколькими агентами. Один составляет план, другие параллельно ищут решения, тестируют код, проверяют результаты и пробуют новый подход после ошибки.

Это позволяет обрабатывать многоэтапные задания быстрее последовательного чат-бота. OpenAI официально заявляет, что Astra способна управлять компьютером, работать в браузере и приложениях, устанавливать и тестировать программы.

Однако отдельную нативную мультиагентную архитектуру компания в описании модели прямо не подтверждает, поэтому пока речь идёт главным образом о наблюдениях за её работой.

Основные вычисления выполняются в облаке, но инструменты агентов могут запускаться на пользовательском компьютере или корпоративном сервере. Несколько исполнителей способны одновременно компилировать код, поднимать браузеры, запускать тесты и работать в контейнерах. В таком сценарии нагрузка на локальные процессоры действительно может заметно вырасти.

Особенно весело станет корпоративной инфраструктуре, где каждого агента придётся помещать в виртуальную машину или песочницу, подключать к внутренним данным и затем аккуратно уничтожать окружение. Быстрее для задачи — не обязательно легче для CPU.

Автономность создаёт и риски безопасности, поэтому OpenAI усилила мониторинг действий Astra и проверки границ разрешённого. Модель постепенно появляется у подписчиков ChatGPT и корпоративных клиентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru