ESET зафиксировала 15 млн кибератак на пользователей торрентов

ESET зафиксировала 15 млн кибератак на пользователей торрентов

ESET зафиксировала 15 млн кибератак на пользователей торрентов

Специалисты ESET проанализировали кибератаки, нацеленные на пользователей торрентов. С начала 2016 года система телеметрии ESET зафиксировала 15 млн инцидентов, в которых загрузка вредоносного кода была связана с популярными торрент-приложениями и файлообменными сервисами.

Хакеры используют файлообменные сети для доставки вредоносного ПО двумя способами: компрометируя доверенные торрент-приложения или маскируя вредоносное содержимое в «раздачах».

В частности, в 2016 году злоумышленники атаковали пользователей macOS, взломав сайт торрент-клиента Transmission. Они переработали приложение, включив в его состав вредоносный код.

В апреле 2016 года с сайта Transmission загружался под видом легитимного приложения шифратор KeRanger. Разработчики удалили зараженный дистрибутив уже через несколько часов, но от угрозы пострадали тысячи пользователей. Авторы KeRanger использовали стойкий алгоритм шифрования, что свело к минимуму шансы на восстановление данных.

В августе 2016 года хакеры повторили атаку на сайт Transmission. На этот раз вместе с торрент-клиентом на компьютер устанавливалась вредоносная программа Keydnap, предназначенная для кражи паролей от «Связки ключей iCloud» и удаленного доступа к системе. Команда Transmission удалила опасное приложение с сайта в течение нескольких минут после обращения специалистов ESET.

Не все инциденты связаны с программным обеспечением, существует также риск загрузки вредоносных торрентов. В апреле 2017 года эксперты ESET обнаружили троян Sathurbot, который распространялся таким способом – он скрывался в торрентах с пиратским софтом или фильмом, маскируясь под кодек.

Зараженные Sathurbot компьютеры входили в состав ботнета, который на момент исследования насчитывал 20 000 устройств. Ботнет искал в сети сайты на базе WordPress и взламывал их путем перебора паролей. Скомпрометированные сайты использовались для дальнейшего распространения вредоносных торрентов.

В феврале 2017 года злоумышленники раздавали через торрент-трекеры новый шифратор, замаскированный под Patcher – приложение для взлома Adobe Premiere Pro, Microsoft Office для Mac и другого платного софта. Восстановить зашифрованные файлы невозможно даже в случае оплаты выкупа – в лже-Patcher не предусмотрена функция связи с командным сервером, поэтому у операторов шифратора нет ключа расшифровки.

«На всякий случай напоминаю об ответственности за нарушение авторского права и использование пиратского контента, – комментирует Алексей Оськин, руководитель отдела технического маркетинга ESET Russia. – Тем не менее, экосистема Р2Р – не только и не столько пиратство, у нее есть ряд легитимных путей применения. И, как любая массовая технология, файлообменные сервисы интересны киберпреступникам. Базовые рекомендации: используйте только лицензионное ПО, игнорируйте подозрительные сайты и торренты, защитите компьютер комплексным антивирусным продуктом».

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru