Майнеры пришли на смену шифровальщикам

Майнеры пришли на смену шифровальщикам

Майнеры пришли на смену шифровальщикам

Компания Solar Security, разработчик продуктов и сервисов для целевого мониторинга и оперативного управления информационной безопасностью, опубликовала сводный отчет Solar JSOC Security flash report за второе полугодие 2017 г.

Во второй половине 2017 года средний поток событий ИБ составил 8,243 миллиардов событий (в первом полугодии – 6,156 миллиардов). Из них около 1 270 в сутки – события с подозрением на инцидент (231 623 за полгода). Это примерно на 28% больше, чем в первом полугодии 2016 года. Примерно каждый шестой инцидент был классифицирован как критичный – то есть потенциально ведущий к финансовым потерям на сумму свыше 1 млн руб., компрометации конфиденциальной информации или остановке критичных бизнес-систем. С каждым годом доля критичных инцидентов неуклонно растет. Если в первом полугодии 2015 года этот показатель составлял 8,1%, то во втором полугодии 2017 – уже 15,5%.

Число атак на компании с 2014 года увеличилось в среднем на 26%. Во второй половине 2017 года большая часть всех инцидентов (86,7%) происходила днем, однако, если говорить о критичных внешних инцидентах, то в 58,7% случаев они происходили ночью. Это самый высокий показатель за последние четыре года.

Отдельно в отчете рассматриваются инциденты, составляющие Kill Chain – цепь последовательных действий киберпреступника, направленных на взлом инфраструктуры и компрометацию ключевых ресурсов компании. Во второй половине 2017 года первым этапом сложной атаки чаще всего служила социальная инженерия (65% против 54% в первом полугодии 2017). Пользователи открывали вредоносные вложения и проходили по фишинговым ссылкам, тем самым скачивая вредоносное ПО, которое служило целям киберпреступников.

Исследователи отдельно отмечают резкое распространение программного обеспечения для майнинга криптовалют наряду со столь же заметным сокращением инцидентов, связанных с вирусами-шифровальщиками. Количество последних снизилось примерно на треть. Среди возможных причин приводятся сокращение числа массовых атак, а также смещение фокуса злоумышленников с деструктивного влияния на информационные системы организаций в сторону более прямой монетизации атак (например, с использованием тех же майнеров).

«Любопытно, что в отношении майнингового ПО заметна определенная отраслевая специфика заражений. Так, в банках майнеры чаще всего обнаруживаются на рабочих станциях, куда они доставляются в рамках пакетов вредоносного ПО через почту или зараженные сайты. За пределами финансового сектора ситуация обстоит иначе: в среднем в каждой третьей организации мы фиксируем инциденты, когда майнеры на серверном оборудовании компании устанавливают непосредственно сотрудники ИТ-департамента», – сообщил Владимир Дрюков, директор центра мониторинга и реагирования на кибератаки Solar JSOC.

В целом внешние злоумышленники чаще всего атакуют веб-приложения организаций (32,3%), в 22,8% они прибегают к brute-force и компрометации учетных данных внешних сервисов клиента, еще в 22,1% случаев – пытаются внедрить в организацию вредоносное ПО.

Инциденты, связанные с действиями внутренних злоумышленников, распределились следующим образом: утечки конфиденциальных данных – 48,2%, компрометация внутренних учетных записей – 22,6%, нарушение политик доступа в интернет – 8,2%.

Во второй половине 2017 года существенно (с 25,6% до 31,3%) возросло количество инцидентов, виновниками которых были ИТ-администраторы компаний. Сюда относятся и утечки конфиденциальной информации, и несоблюдение политик информационной безопасности ИТ-подразделением, что зачастую вызвано слабым контролем над ним или умением ИТ-специалистов обходить технические средства защиты.

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали библиотеку, которая повышает точность и надёжность ответов нейросетей и помогает снизить количество «выдуманных» или заведомо недостоверных ответов — так называемых ИИ-галлюцинаций. Решение получило название RAGU (Retrieval-Augmented Graph Utility) и основано на использовании графов знаний, отражающих связи между различными элементами информации.

Такие графы помогают нейросетям лучше понимать контекст запросов и выявлять неочевидные зависимости. В рамках проекта они были интегрированы с большими языковыми моделями, что позволило повысить качество генерации ответов.

«Саму концепцию придумали не мы. Архитектура GraphRAG была предложена в статье Microsoft, опубликованной около года назад. Идея оказалась удачной, но мы увидели ряд недостатков — в частности, очень долгий процесс построения графа знаний и недетерминированный результат. Наш подход позволил ускорить работу и повысить её надёжность», — рассказал научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий Международного научно-образовательного математического центра НГУ Иван Бондаренко.

В отличие от оригинального подхода Microsoft, новосибирские исследователи применили многошаговый метод формирования графа знаний. Это позволило существенно ускорить процесс и снизить требования к вычислительным ресурсам. Если в исходной реализации использовалось порядка 32 млрд параметров, то в RAGU их число удалось сократить почти на два порядка — не только без потери качества, но и с его заметным улучшением.

Помимо специалистов НГУ, в проекте участвовали представители других российских вузов, включая МГУ, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Университет науки и технологий МИСИС, Дальневосточный федеральный университет и Университет ИТМО.

Проект RAGU стал победителем в номинации «Инновации в области искусственного интеллекта» конкурса «Код без границ». Всего в конкурсе приняли участие более 200 проектов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru