Эксперты назвали 5 киберпреступных групп, представляющих угрозу для АСУ

Эксперты назвали 5 киберпреступных групп, представляющих угрозу для АСУ

Эксперты назвали 5 киберпреступных групп, представляющих угрозу для АСУ

Согласно докладу, опубликованному в четверг компанией Dragos, специализирующейся на промышленной кибербезопасности, существуют, по меньшей мере, пять киберпреступных групп, деятельность которых сосредоточена вокруг АСУ ТП.

Было также отмечено, что целевые атаки становятся все более распространенным явлением. В настоящее время специалисты Dragos отслеживают пять группировок, которые либо атаковали АСУ ТП напрямую, либо проявляли определенный интерес к сбору информации об этом типе систем.

Одна из таких групп получила имя Electrum, она стояла за деятельностью такого вредоноса, как CRASHOVERRIDE/Industroyer, который использовался в декабре 2016 года в кибератаках, вызвавших перебои в подаче электроэнергии в Украине.

Electrum также связана с Sandworm Team, которая, как предполагают эксперты, ответственна за перебои в подаче электроэнергии в Украине в 2015 году. Как это часто бывает, в обеих атаках обвинили Россию.

Несмотря на то, что эта группа в настоящее время не проявляет себя в резонансных атаках, специалисты Dragos убеждены, что Electrum продолжает оставаться активной, есть даже данные о том, что она расширила список своих целей.

«Несмотря на то, что ELECTRUM ранее была сосредоточена исключительно на Украине, у нас есть основания полагать, что эти киберпреступники будут совершать атаки и в других странах. Это будет зависеть от того, на какую страну укажет их заказчик», — говорится в отчете Dragos.

Еще одна группа киберпреступников, за которой наблюдают эксперты Dragos, получила имя Covellite. Covellite связана с северокорейскими киберпреступниками Lazarus. Исследователи начали наблюдать за Covellite в сентябре 2017 года, когда эти злоумышленники провели широкомасштабную фишинговую кампанию против американской электросетевой компании. Позднее появились подозрения, что киберпреступники Covellite также ответственны за атаки на организации в Европе, Северной Америке и Восточной Азии.

В отличие от Electrum, Covellite пока не использует вредоносную программу, специально разработанную для атак АСУ ТП.

В поле зрения Dragos также попала группа Dymalloy, специалисты обнаружили ее во время расследования деятельности киберпреступников Dragonfly (также известна как Crouching Yeti и Energetic Bear). Dragonfly, которая, как считают эксперты, действует из России, известна использованием сложной вредоносной программы Havex, а недавно была замечена в атаках на энергетические системы США.

Dragos полагает, что Dymalloy и Dragonfly напрямую не связаны, так как у Dymalloy нет таких мощных инструментов. Однако это не помешало киберпреступной группе успешно атаковать АСУ ТП в Турции, Европе и Северной Америке. Отмечается, что Dymalloy проявляется меньшую активность с начала 2017 года, скорее всего, из-за повышенного внимания со стороны средств массовой информации и исследователей безопасности.

Четвертая группа, заинтересовавшая Dragos, известна как Chrysene, ее деятельность сосредоточена на атаках Северной Америки, Западной Европы, Израиля и Ирака.

«Вредоносные программы, используемые Chrysene в атаках, достаточно сложны, однако нам не удалось обнаружить у них в арсенале серьезных возможностей для атак систем АСУ ТП. Судя по всему, их деятельность сосредоточена на проникновении и шпионаже», — пишут эксперты Dragos.

И, наконец, последняя группа — Magnallium (она же APT33). Magnallium связана с Ираном, исследования Dragos в отношении этой группы показали, что у нее нет специальных инструментов для атака на АСУ ТП.

Специалисты Dragos также проанализировали 163 источника с рекомендациями, опубликованных в прошлом году ICS-CERT, и на их основе собрали интересную статистику.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru