NIST выпустил второй том рекомендаций по обеспечению киберустойчивости

NIST выпустил второй том рекомендаций по обеспечению киберустойчивости

NIST выпустил второй том рекомендаций по обеспечению киберустойчивости

В качестве одного из шагов, которые помогут США справиться с возрастающими рисками в киберпространстве, Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) опубликовал документ «NIST Special Publication 800-160 Volume 2, Systems Security Engineering: Cyber Resiliency Considerations for the Engineering of Trustworthy Secure Systems» («Обсуждение вопросов киберустойчивости для разработки надежных безопасных систем»).

В этом документе содержатся рекомендации, которые помогут организациям справиться с APT-угрозами (advanced persistent threat, развитая устойчивая угроза, целевая атака). На данный момент APT представляют серьезную проблему для организаций, так как могут подорвать критически важные аспекты деятельности.

Этот документ представляет собой продолжение ранее выпущенного «NIST Special Publication 800-160 Volume 1, Systems Security Engineering: Considerations for a Multidisciplinary Approach in the Engineering of Trustworthy Secure Systems», который на данный момент является главным руководством по обеспечению безопасности.

Во второй части рассматриваются действия, необходимые для разработки систем, способных защитить себя и сохранить работоспособность, также рассматриваются составляющие компоненты и сервисы, зависящие от этих систем.

Публикацию можно рассматривать как справочник по организации киберустойчивости, которая подразумевает способностью предвидеть, выдерживать, восстанавливаться и адаптироваться к неблагоприятным условиям и кибератакам.

Организациям будет крайне полезно ознакомиться с этим документом.

Напомним, ранее мы сообщали о том, что NIST опубликовал второй набросок предлагаемого обновления для «Проекта по улучшению кибербезопасности критической инфраструктуры» (Framework for Improving Critical Infrastructure Security). По словам NIST, он направлен на совершенствование кибербезопасности и упрощение использования Cybersecurity Framework.

Leek Likho подключила ИИ к атакам на российские организации

Киберпреступная группировка Leek Likho решила, что обычных вредоносных скриптов уже мало, и начала активно подключать ИИ к своим атакам. По данным «Лаборатории Касперского», в 2026 году злоумышленники использовали большие языковые модели для тонкой настройки вредоносных инструментов под конкретные цели — в основном организации из российского госсектора.

Теперь зловреды тоже проходят персонализацию. Исследователи отмечают, что Leek Likho остаётся активной как минимум с 2025 года и постоянно меняет инфраструктуру, методы маскировки и инструменты.

Но сама схема атак остаётся классической: социальная инженерия, многоступенчатая загрузка и использование легитимных сервисов, чтобы не вызывать лишних подозрений.

Главный входной билет — Telegram. Именно через него злоумышленники обычно выходят на жертв. Они рассылают ссылки, которые маскируются под файлообменники или страницы загрузки файлов Telegram. Иногда используют и Dropbox. После перехода жертва скачивает архив с сюрпризом внутри.

В архиве находится LNK-файл с двойным расширением вроде Proekt_prikaza_681_o_pooshchrenii.pdf.lnk. В стандартном интерфейсе Windows он выглядит как обычный PDF-документ — например, приказ о назначении или поощрении. Классика корпоративного жанра: срочно ознакомьтесь.

 

Но после открытия запускается цепочка заражения. Дополнительные вредоносные инструменты маскируются под популярные приложения, например софт для работы с базами данных. Затем данные с устройства собираются и отправляются атакующим через rclone — вполне легитимный инструмент для работы с облачными хранилищами, который хакеры давно полюбили за удобство и низкий уровень подозрений со стороны защиты.

Самое интересное — поведение самих вредоносных скриптов. По данным «Лаборатории Касперского», для каждой цели Leek Likho слегка меняет код, названия файлов и структуру инструментов. Иногда отличаются только номера приказов в названиях документов, иногда — сами сценарии выполнения вредоносных действий. В код могут добавляться бессмысленные операции, которые ничего не делают, кроме одной вещи: мешают детектированию.

Исследователи считают, что именно здесь группировка активно использует ИИ. Большие языковые модели помогают быстро генерировать новые варианты скриптов, менять названия файлов и слегка перестраивать код, чтобы сигнатурная защита и аналитики каждый раз видели чуть-чуть другую атаку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru