Нового троянца создал фанат Кребса

Нового троянца создал фанат Кребса

Нового троянца создал фанат Кребса

Троянцы-майнеры, использующие для добычи криптовалют вычислительные ресурсы компьютеров без ведома их владельцев, известны с 2011 года. За прошедшие годы интерес к ним со стороны злоумышленников не ослабел, о чем свидетельствует появление новых вредоносных программ этого типа.

Троянцы-майнеры появляются с завидной регулярностью, при этом вирусные аналитики «Доктор Веб» отмечают любопытную тенденцию: создатели таких программ все чаще ориентируются на платформу Linux. В последнее время широкое распространение получили работающие под управлением Linux «умные» устройства, владельцы которых не меняют установленные по умолчанию настройки, прежде всего — логин и пароль администратора. Именно поэтому взлом таких устройств не представляет для киберпреступников большой проблемы, пишет news.drweb.ru.

Очередной троянец-майнер, предназначенный для работы под управлением ОС Linux, получил наименование Linux.BtcMine.26. Схема его распространения похожа на механизм заражения троянцем Linux.Mirai: злоумышленники соединяются с атакуемым устройством по протоколу Telnet, подобрав логин и пароль, после чего сохраняют на нем программу-загрузчик. Затем киберпреступники запускают эту программу из терминала с помощью консольной команды, и на устройство загружается троянец Linux.BtcMine.26.

Анализ загрузчика майнера показал забавную особенность этого приложения: в его коде несколько раз встречается адрес сайта krebsonsecurity.com, принадлежащего известному эксперту по информационной безопасности Брайану Кребсу. По всей видимости, автор троянца является его тайным поклонником.

 

 

Троянец предназначен для майнинга Monero (XMR) — криптовалюты, созданной в 2014 году. В настоящее время известны сборки Linux.BtcMine.26 для аппаратных архитектур x86-64 и ARM. Характерными признаками присутствия майнера могут служить снижение быстродействия устройства и увеличение тепловыделения в процессе его работы. Наиболее надежным методом профилактики заражения подобными троянцами является своевременное изменение установленных по умолчанию логина и пароля на устройстве, при этом рекомендуется использовать сложные пароли, устойчивые к компрометации методом перебора по словарю. Также рекомендуется ограничить возможность дистанционного изменения настроек устройства при внешних подключениях к нему.

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