Киберпреступная группа Cobalt оттачивает свою схему на российских банках

Киберпреступная группа Cobalt оттачивает свою схему на российских банках

Киберпреступная группа Cobalt оттачивает свою схему на российских банках

Исследователи Trend Micro, отслеживающие деятельность хакерской группы Cobalt, пришли к выводу, что киберпреступники атакуют банки России, используя многофункциональный инструмент для тестирования на проникновение Cobalt Strike (благодаря нему группировка получила свое имя).

Исследователи отмечают интересный факт — Cobalt используют Россию в качестве площадки для тестирования новейших вредоносных программ, используемых в атаках на банки. В случае успеха они продолжают атаковать финансовые учреждения за пределами России. Это напоминает тактику другой киберкриминальной группы Lurk.

«В этих атаках злоумышленники маскируются под клиентов атакуемых ими банков, арбитражный суд и даже под компанию по борьбе с онлайн-мошенничеством. Жертва уведомляется, что ее интернет-ресурс был заблокирован», — пишут эксперты Trend Micro.

Первое вредоносное письмо этой группы, обнаруженное специалистами Trend Micro, содержало документ Rich Text Format (RTF), нагруженный вредоносными макросами. Следующее письмо, попавшее в поле зрения экспертов, уже использовало уязвимость CVE-2017-8759, позволяющую удаленно выполнять произвольный код в Microsoft’s .NET Framework.

Ниже представлены образцы некоторых спам-писем, отправленных Cobalt своим жертвам:

«Исследователи в области безопасности постоянно создают новые методы обнаружения такого рода угроз, однако киберпреступники также не отстают, корректируя свою тактику, чтобы остаться незамеченными. В случае с Cobalt, например, они рассматривают легитимные программы и утилиты Windows в качестве каналов, которые позволяют их вредоносному коду обходить белый список», — добавляют специалисты Trend Micro.

VK Tech научила ИИ-агентов помнить всё важное и не начинать работу с нуля

VK Tech добавила в платформу VK AI Space многоуровневую память для ИИ-агентов. Теперь они смогут сохранять контекст, переиспользовать готовые материалы и учитывать прошлые правки сотрудников. В компании рассчитывают, что это сократит долю повторно решаемых задач на 40–50%.

Память разделена на четыре слоя. Сессионная хранит ход текущего диалога и активные задачи.

Пользовательская запоминает профиль и предпочтения сотрудника. Проектная собирает материалы, решения и правила конкретного проекта. Наконец, собственная память агента фиксирует его рабочий опыт: какие подходы дали результат и что затем исправил человек.

В итоге агент превращается из цифровой рыбки с памятью на три секунды в полноценного участника команды. Например, при подготовке тендера он может сформировать ответы на основе корпоративной базы знаний.

Сотрудник внесёт правки, а система сохранит их вместе с исходными данными. В следующем тендере команде уже не придётся заново искать документы и согласовывать те же формулировки.

Тот же принцип работает при расследовании инцидентов, подготовке проектных отчётов и запуске продуктов. Агент сможет найти похожий случай, вспомнить принятое решение и учесть аргументы, которые к нему привели.

При этом новая функция не выдаёт ИИ универсальный пропуск ко всем корпоративным данным. Агент получает доступ только к информации, которую вправе видеть работающий с ним сотрудник. Пользователь может проверить содержимое памяти и удалить лишнее.

Данные хранятся внутри контура компании и не передаются внешним сервисам. В VK Tech считают, что такой подход позволит превратить опыт отдельных специалистов в общий актив: знания не исчезают вместе с закрытым диалогом, а накапливаются и переходят от одной задачи к другой.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru