Азия и Ближний Восток стали эпицентром целевых атак в 2018 году

Азия и Ближний Восток стали эпицентром целевых атак в 2018 году

Азия и Ближний Восток стали эпицентром целевых атак в 2018 году

За первые три месяца 2018 года исследователи «Лаборатории Касперского» обнаружили сразу несколько новых кибергруппировок, специализирующихся на целевых атаках и имеющих азиатские корни или цели. Более 30% приватных отчётов, подготовленных экспертами с января по март, были посвящены кампаниям именно в этом регионе.

Продолжился рост активности китайскоговорящих хакеров. Основными игроками тут стали группировки, получившие названия ShaggyPanther и CardinalLizard. Основной целью первых являются государственные организации Тайваня и Малайзии, вторых — различные компании Малайзии, Филиппин, Монголии и России. Эксперты допускают вероятность связи CardinalLizard с ранее известными китайскоговорящими киберпреступниками, активность которых наблюдается с 2014 года. Ещё одна китайскоязычная группировка, IronHusky, переместила фокус с российских военных учреждений на Монголию. В конце января хакеры из этой группы атаковали монгольские правительственные организации перед их встречей с Международным валютным фондом.

Высокую активность сохранили и корейскоговорящие группировки. Например, хакеры из Kimsuky дополнили свой арсенал абсолютно новым набором инструментов, который был разработан для кибершпионажа и использовался в кампаниях целевого фишинга. Среди их основных целей —аналитические центры и политические учреждения Южной Кореи. Не менее активны были атакующие из Bluenoroff — подразделения другой известной корейскоговорящяй группировки Lazarus. Набор их целей теперь включает криптовалютные компании и POS-устройства.

Зарегистрировано было и несколько целевых атак в Южной Азии. Например, военные учреждения Пакистана оказались под ударом новой группировки Sidewinder. По мнению экспертов, она активна по меньшей мере с 2012 года и может иметь индийское происхождение.

Также «Лаборатория Касперского» зафиксировала всплеск активности хакеров на Ближнем Востоке. Например, группировка StrongPity организовала ряд новых атак через сети интернет-провайдеров. Другая киберкриминальная группа, Desert Falcons, снова начала атаковать устройства на Android с помощью вредоносного ПО, использовавшегося ими ещё в 2014 году.

В то же время, как отмечают эскперты, некоторые хорошо известные группировки за отчётный период не проявили почти никакой активности.

«За первые три месяца года мы засекли сразу несколько новых кибергруппировок разного уровня продвинутости. Однако в целом они использовали довольно распространённые и доступные инструменты. В то же время мы не обнаружили значимой активности со стороны многих ранее известных группировок. Можно предположить, что они сделали перерыв, чтобы переосмыслить стратегию и провести внутреннюю реорганизацию для будущих атак», — добавил Юрий Наместников, руководитель российского исследовательского центра «Лаборатории Касперского».

Исследование «Лабораторией Касперского» о целевых атаках основано на данных из 27 приватных отчётов о киберинцидентах, которые составили эксперты «Лаборатории Касперского» за первый квартал 2018 года. Все они включают индикаторы заражения и YARA-правила, которые помогают при расследовании инцидентов и позволяют быстрее выявлять родственные им атаки в будущем.

Зачем Яндекс Go создал отдельный язык для расчёта стоимости поездок

Цена поездки в Яндекс Go — это не расстояние, умноженное на минуты и километры. В расчёт вмешиваются геозоны, спрос, скидки, платные дороги, дополнительные остановки и требования вроде перевозки кота, велосипеда или лыж. Чтобы управлять этим хозяйством без бесконечных деплоев, разработчики вынесли алгоритм ценообразования из кода сервиса в собственный язык.

Как объяснили разработчики в статье на Хабре, прайсинг работает не только при заказе машины.

Он пересчитывает стоимость при смене маршрута или способа оплаты, завершении поездки, обращении в поддержку и проверке данных аналитиками. Цена при этом может быть фиксированной, интервальной или считаться по таксометру.

 

Сначала сервисы параллельно собирают параметры поездки: тарифную категорию, геозоны, скидки, повышенный спрос и дополнительные услуги. Зависимости между источниками выстраиваются в граф, а запросы выполняются асинхронно на базе userver. Если некритичный источник не ответил, весь расчёт не падает.

 

Сам алгоритм раньше можно было бы держать в C++, но он меняется в среднем дважды в неделю. Выкатка сервиса на 50 подов занимает около 40 минут, а лес динамических конфигов быстро превратил бы код в музей условных операторов.

Поэтому Яндекс разработал собственный DSL. В нём есть условия, функции, неизменяемые значения и fold вместо циклов. Правила собираются в последовательную цепочку: каждое преобразование получает текущую цену и параметры, а возвращает новый результат с метаданными. Грамматику описали через ANTLR 4, а верификатор Z3 проверяет, что программа не выдаст некорректную цену.

 

Теперь изменение алгоритма не требует пересборки сервиса, ошибочную версию можно быстро откатить, а каждый расчёт — воспроизвести по входным данным и промежуточным результатам.

 

В итоге прайсинг превратился в отдельную платформу, которой уже пользуются Такси, Доставка и сервис зарядки электромобилей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru