ЛК объявила итоги внутреннего расследования об утечке кибероружия АНБ

ЛК объявила итоги внутреннего расследования об утечке кибероружия АНБ

ЛК объявила итоги внутреннего расследования об утечке кибероружия АНБ

«Лаборатория Касперского» завершила внутреннее расследование инцидента, связанного с заявлениями ряда СМИ о том, что ПО компании якобы использовалось для поиска и скачивания засекреченной информации с домашнего компьютера сотрудника Агентства национальной безопасности США (АНБ).

Отчет подтверждает предварительные выводы, которые «Лаборатория Касперского» обнародовала 25 октября. Однако в нем есть и новые факты. Например, анализ телеметрии показал, что удаленный доступ к устройству, о котором идет речь, могло иметь неизвестное количество третьих лиц.

Одним из главных предварительных выводов было то, что компьютер пользователя был заражен бэкдором Mokes, который позволяет злоумышленникам получить доступ к устройству. Mokes (также известный как Smoke Bot и Smoke Loader) впервые появился в продаже на русскоязычных андеграундных форумах в 2011 году. Исследование «Лаборатории Касперского» показало, что в период с сентября по ноябрь 2014 года управляющие серверы этого вредоноса были зарегистрированы на, предположительно, китайскую организацию под названием Zhou Lou.

Дальнейший анализ телеметрии «Лаборатории Касперского» показал, что Mokes мог быть не единственным зловредом, заразившим указанный компьютер в период инцидента. За два указанных месяца защитное решение «Лаборатории Касперского», установленное на компьютере, сообщило о 121 образце вредоносного ПО, не относящемся к Equation. Среди них были бэкдоры, эксплойты, троянцы и рекламные программы. Учитывая ограниченное количество доступной телеметрии (решение «Лаборатории Касперского» периодически отключалось пользователем), нельзя однозначно сказать, запускались ли обнаруженные вредоносы в период, относящийся к инциденту. Эксперты «Лаборатории Касперского» продолжают изучать этот вопрос.

Итоговые результаты расследования таковы:

Защитное решение «Лаборатории Касперского» сработало ровно так, как и должно было сработать при обнаружении вредоносного кода. Оно уведомило аналитиков компании об угрозе на основании сигнатур ПО группировки Equation, деятельность которой на тот момент расследовалась уже шесть месяцев. Все эти действия соответствуют заявленной функциональности продукта, стандартным сценариям его работы и юридическим документам, согласие с которыми выражает пользователь перед установкой решения.

Информация, которая предположительно была секретной, была получена экспертами, потому что содержалась в архиве, на который отреагировало решение на основании сигнатур Equation.

Помимо вредоносных программ, указанный архив также содержал исходный код ПО группировки Equation и четыре текстовых документа с грифами секретности. «Лаборатория Касперского» не обладает какой-либо информацией о содержании этих документов, так как они были удалены после получения.

«Лаборатория Касперского» не может оценить, были ли соблюдены формальные процедуры обращения с секретными данными, соответствующие американскому законодательству. Эксперты компании не проходили инструктаж по обращению с засекреченными документами и не имеют юридических обязательств его проходить. При этом никакая информация из документов не передавалась третьим лицам.

В отличие от версии, озвученной в некоторых СМИ, не было найдено доказательств, что исследователи «Лаборатории Касперского» когда-либо пытались целенаправленно искать документы с пометками «совершенно секретно», «засекречено» и другими аналогичными.

Заражение компьютера бэкдором Mokes и потенциальное заражение другим вредоносным ПО указывает на возможность того, что доступ к данным пользователя мог получить неизвестный круг третьих лиц.

Следуя принципам полной прозрачности, «Лаборатория Касперского» готова предоставить дополнительные детали расследования заинтересованным лицам, таким как правительственные организации и клиенты, озабоченные сообщениями в СМИ.

AppSec.Track научился проверять код, написанный ИИ

AppSec.Track добавил поддержку работы с ИИ и стал первым российским SCA-анализатором, который умеет проверять код прямо в связке с ИИ-ассистентами. Обновление рассчитано в том числе на так называемых «вайб-кодеров» — разработчиков, которые активно используют LLM и ИИ-редакторы для генерации кода.

Новый функционал решает вполне практичную проблему: ИИ всё чаще пишет код сам, но далеко не всегда делает это безопасно.

Модель может «галлюцинировать», предлагать несуществующие пакеты, устаревшие версии библиотек или компоненты с известными уязвимостями. AppSec.Track теперь умеет отлавливать такие ситуации автоматически.

Разработчик может прямо в диалоге с ИИ-ассистентом запросить проверку сгенерированного кода через AppSec.Track. Система проанализирует используемые сторонние компоненты, подсветит потенциальные угрозы и предложит варианты исправления. В основе механизма — протокол MCP (Model Context Protocol), который позволяет безопасно подключать инструменты анализа к LLM.

Как поясняет директор по продукту AppSec.Track Константин Крючков, разработчики всё чаще пишут код «по-новому», а значит, и инструменты анализа должны меняться. Редакторы вроде Cursor или Windsurf уже умеют многое, но им всё равно нужна качественная и актуальная база уязвимостей. Именно её и даёт AppSec.Track, включая учёт внутренних требований безопасности конкретной компании. В итоге даже разработчик без глубокой экспертизы в ИБ может получить более надёжный результат.

Проблема особенно заметна на фоне роста low-coding и vibe-coding подходов. Код создаётся быстрее, а иногда — почти без участия человека, но с точки зрения безопасности в нём могут скрываться неприятные сюрпризы: SQL-инъекции, логические ошибки или небезопасные зависимости. Как отмечает старший управляющий директор AppSec Solutions Антон Башарин, ИИ-ассистенты не заменяют классические практики DevSecOps — особенно когда речь идёт об open source, где информация об угрозах обновляется быстрее, чем обучаются модели.

Новый функционал AppSec.Track ориентирован на профессиональные команды разработки, которые уже внедряют ИИ в свои процессы. Он позволяет сохранить требования Secure by Design и снизить риски даже в условиях активного использования генеративного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru