Digital Security опровергает связь участника Zeronights с MoneyTaker

Digital Security опровергает связь участника Zeronights с MoneyTaker

Digital Security опровергает связь участника Zeronights с MoneyTaker

В связи с тем, что публикация отчета Group-IB, посвященного группе хакеров MoneyTaker, 11 декабря 2017 года, содержит факты о конференции ZeroNights, компания Digital Security решила внести свои комментарии по этому поводу.

По словам Digital Security, Group-IB предоставила вводящие в заблуждение факты.

«Как видно на скриншотах текстов из Телеграм-канала Group-IB и отчета, выложенного на сайте компании и доступного по ссылке: https://www.group-ib.ru/blog/moneytaker, в аналитике содержится фраза: «Важными «находками», позволившими обнаружить связи между преступлениями, стали программы для повышения привилегий, скомпилированные на основе кодов с российской конференции ZeroNights 2016». Эти слова вызвали волну вопросов и непонимания в среде специалистов по ИБ и представителей СМИ, поскольку позволяли сделать выводы о том, что злоумышленники получили исходный код для зловредного ПО на конференции», — пишет Digital Security в своем официальном ответе.

Ниже мы даем комментарии исследовательского центра Digital Security в хронологическом порядке о том, как и когда на самом деле произошла публикация исходных кодов.

Итак, аргентинским исследователем Enrique Elias Nissim из IOActive был найден способ обхода механизма рандомизации в ядре Windows 10 с помощью атаки по времени (Timing attack).

Далее, он выступил с докладом, посвященным данной находке, в октябре 2016 на Ekoparty #12 (26 октября 2016 - 28 октября 2016): Enrique Nissim - I Know Where Your Page Lives: De-randomizing the Windows 10 Kernel.

Исполняемый файл назывался "ASLRSideChannelAttack.exe", а не "SLRSideChannelAttack.exe", и он был скомпилирован 23 октября 2016. ZeroNights 2016 состоялась 17-18 ноября, (https://2016.zeronights.ru), а исходный код метода обхода ASLR в репозиторий IOActive был выложен уже после выступления на ZN2016 исследователем 23 ноября 2017 (коммит f9e0e7d3e1eb57f82b16226746d36629b97aa804): https://github.com/IOActive/I-know-where-your-page-lives/commit/f9e0e7d3...

Там же доступен и исполняемый файл  "ASLRSideChannelAttack.exe", а не "SLRSideChannelAttack.exe", имеющий дату компиляции - 23 октября 2016.Подчеркнем, что речь идет не о коде вируса, а о методе обхода рандомизации, который, возможно, использовался в ПО злоумышленников (MoneyTaker).

Digital Security рекомендует специалистам компании Group-IB внимательнее относиться к фактчекингу при создании своих отчетов.

Ранее мы писали о том, что Group-IB опубликовала отчет, в котором говорится, что в течение полутора лет русскоговорящая группа киберпреступников MoneyTaker взламывала системы информационной безопасности трех российских банков.

ScanFactory выходит на рынок ИИ-фаерволов с решением Prizma

ScanFactory представила новый продукт Prizma — решение для контроля и защиты корпоративной ИИ-инфраструктуры. Продукт позволяет компаниям безопасно использовать LLM и ИИ-агентов, контролируя данные, доступы, расходы и взаимодействие с внешними ИИ-сервисами.

Корпоративное использование искусственного интеллекта быстро растет: сотрудники подключают публичные LLM, команды внедряют ИИ-агентов и RAG-системы, а количество обращений к различным моделям увеличивается. Вместе с этим у компаний появляется новый класс рисков — от утечек конфиденциальных данных до неконтролируемого теневого AI.

Prizma работает как единая точка контроля между пользователями, корпоративными системами и ИИ-провайдерами. Решение анализирует запросы и ответы в реальном времени и позволяет централизованно управлять тем, как внутри компании используется искусственный интеллект.

Что умеет Prizma

Контролировать потребление токенов — учитывать использование моделей и расходы на ИИ у разных провайдеров из единой точки.

Защищать от AI-атак — выявлять и блокировать prompt injection и другие классы атак, включая угрозы из OWASP LLM Top 10.

Предотвращать утечки данных — находить и маскировать конфиденциальную информацию в запросах к ИИ и ответах моделей.

Автоматически блокировать опасные запросы на основе заданных политик безопасности.

Управлять ИИ-агентами с помощью ролевой модели и графа их взаимодействий.

Логировать и аудитировать обращения к ИИ, обеспечивая прозрачность использования моделей внутри компании.

Не только защита запросов

Отдельное внимание в Prizma уделено рискам, которые возникают при построении собственной ИИ-инфраструктуры.

Решение позволяет защищать RAG-системы, обнаруживая секреты и чувствительную информацию в используемых файлах, а также выявлять теневые AI — несанкционированное использование ИИ-сервисов внутри инфраструктуры компании.

Для критических сценариев предусмотрен kill switch на основе ролевой модели, позволяющий оперативно ограничить работу отдельных ИИ-агентов или цепочек взаимодействия.

Таким образом, Prizma формирует единый уровень безопасности между корпоративной инфраструктурой и ИИ — от публичных LLM до внутренних моделей, RAG-систем и автономных агентов.

С выходом Prizma ScanFactory расширяет направление кибербезопасности и выходит в новый для компании сегмент — защиту корпоративной ИИ-инфраструктуры.

Записаться на демонстрацию продукта и запросить сравнение по 83 пунктам можно по почте: info@sf-cloud.ru

Реклама, 18+. ООО «СканФэктори» ИНН 7727458406
ERID: 2Vfnxw2mxV1

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru