Количество зловредов для умных устройств удвоилось с начала 2017 года

Количество зловредов для умных устройств удвоилось с начала 2017 года

Количество зловредов для умных устройств удвоилось с начала 2017 года

Число вредоносных программ для атак на устройства Интернета вещей превысило семь тысяч, причем более половины из них появились за первые шесть месяцев 2017 года. Такие цифры приводят эксперты «Лаборатории Касперского» в своей статье.

Аналитики компании также отмечают, что сейчас по всему миру работают больше 6 миллиардов подключенных к Интернету устройств, и люди подвергаются серьезной опасности. Взламывая умные гаджеты, злоумышленники получают возможность шпионить за пользователями, шантажировать их, а также использовать устройства в качестве промежуточного звена для совершения преступлений.

 

Рост количества образцов вредоносного ПО для умных устройств, 2013-2017 г.г.

 

Специалисты «Лаборатории Касперского» провели эксперимент и настроили несколько ловушек («ханипотов»), которые имитировали различные умные устройства. Первые попытки несанционированного подключения к ним эксперты зафиксировали уже через несколько секунд. За сутки было зарегистрировано несколько десятков тысяч обращений. Среди устройств, атаки с которых наблюдали эксперты, более 63% можно определить как IP-камеры. Около 16% составили различные сетевые устройства и маршрутизаторы. Еще 1% пришелся на Wi-Fi-ретрансляторы, TV-приставки, устройства IP-телефонии, выходные ноды Tor, принтеры, устройства «умного дома». Остальные 20% устройств однозначно опознать не удалось.

Если посмотреть на географическое расположение устройств, с IP-адресов которых эксперты видели атаки на ханипоты, можно наблюдать следующую картину: в топ—3 стран вошли Китай (14% атакующих устройств), Вьетнам (12%) и Россия (7%).

Причина роста числа таких атак проста: Интернет вещей сегодня практически не защищен от киберугроз. Подавляющее большинство устройств работает на Linux, что упрощает жизнь преступникам: они могут написать одну вредоносную программу, которая будет эффективна против большого количества устройств. Кроме того, на большинстве IoT-гаджетов нет никаких защитных решений, а производители редко выпускают обновления безопасности и новые прошивки.

«Безопасность умных устройств — очень серьезная проблема, и мы все должны о ней задуматься. Прошлый год показал, что это не просто возможная, а вполне реальная угроза. За последнее время количество вредоносных программ для IoT-устройств резко выросло, но потолок еще далеко, — прокомментировал результаты исследования Владимир Кусков, эксперт по кибербезопасности «Лаборатории Касперского». — Одной из точек роста может стать, например, рынок DDoS-атак. Высокая конкуренция на нем подталкивает злоумышленников к поиску новых ресурсов, которые помогли бы им устраивать все более мощные атаки. Ботнет Mirai продемонстрировал, что такими ресурсами могут быть умные устройства, число которых исчисляется миллиардами уже сейчас, а к 2020 году аналитики различных компаний прогнозируют рост в пределах от 20 до 50 миллиардов устройств».

Kaspersky KUMA научилась писать Regex и подключать внешние нейросети

«Лаборатория Касперского» выпустила Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform 4.6. SIEM-система получила новую базу знаний, поддержку внешних больших языковых моделей и автоматическую генерацию регулярных выражений. А ещё тёмную тему — до неё корпоративные пользователи тоже дожили.

Одно из главных изменений — переработанная доставка вендорского контента: нормализаторов, правил корреляции и других материалов.

Вместо прежнего механизма, который оставили для совместимости, основным инструментом стала база знаний. В ней проще искать и подбирать контент под конкретные сценарии.

При появлении новых атак пользователи смогут получать экстренные пакеты с правилами обнаружения и другими ресурсами. Иными словами, после публикации исследования не придётся вручную собирать защиту по кусочкам — готовый набор обещают доставлять быстрее.

KUMA 4.6 также разрешили подключать внешние LLM, совместимые с OpenAI API. Среди примеров разработчики называют GPT-4, Llama 3 и GLM-5.2. Модель можно развернуть в облаке или внутри инфраструктуры заказчика. Во втором случае анализ событий и помощь в расследованиях доступны без отправки данных во внешние сервисы.

ИИ-ассистент Kaspersky Investigation & Response Assistant теперь умеет генерировать регулярные выражения для разбора событий по примерам логов. Администратору достаточно показать системе образцы, а нужный Regex она попробует собрать сама.

Набор интеграций тоже расширили. Платформа получила поддержку SFTP и SMB для получения данных из файловых хранилищ, а через ODBC-драйверы её можно подключать к различным СУБД.

Наконец, разработчики обновили интерфейс и добавили долгожданную тёмную тему. Получился релиз сразу для двух лагерей: аналитикам — новые правила и LLM, глазам — чуть меньше ослепительного белого во время ночного разбора инцидентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru