Проанализирована активность группы, атакующей компании по всему миру

Проанализирована активность группы, атакующей компании по всему миру

Проанализирована активность группы, атакующей компании по всему миру

Эксперты «Лаборатории Касперского» проанализировали активность APT-группировки Energetic Bear/Crouching Yeti, направленную на заражение серверов в разных странах. Это широко известная APT-группа, действующая по крайней мере с 2010 года, она атакует различные компании по всему миру с явным фокусом на энергетику и промышленность.

За последние месяцы группировка уже попала в поле зрения US-CERT и Национального центра кибербезопасности Великобритании (UK National Cyber Security Centre). Представители ведомств, в частности, заявляли, что группа может быть связана с российским правительством и атаковала цели в США. Эксперты «Лаборатории Касперского» выяснили, что кроме этого хакеры из Energetic Bear атаковали серверы, используемые организациями в Украине, Великобритании, Германии, Турции и Греции. Также были обнаружены заражённые серверы российских компаний.

Как выяснили эксперты «Лаборатории Касперского», скомпрометированные группировкой серверы не объединены общей тематикой. Среди них есть сайт футбольного клуба из России, интернет-страница одного из банков Украины и сервер университета в Греции. Некоторые скомпрометированные ресурсы использовались для атак типа watering hole, чтобы таким образом добраться до основных целей. Заражение части ресурсов происходило для размещения вредоносного инструментария и использования его для развития атаки.

Найденные на скомпрометированных серверах утилиты имеют открытый исходный код и находятся в свободном доступе на GitHub. Группировка использует, в частности, инструменты для определения маршрутов следования данных, сканирования IP-сетей, выявления уязвимостей на сервере и удаленного доступа.

«Исходя из того, что у Crouching Yeti очень широкий спектр категорий потенциальных жертв, можно предположить, что группировка работает с несколькими заказчиками. Члены группы выполняют первоначальный сбор информации, крадут данные для аутентификации и закрепляются на подходящих ресурсах. Это обеспечивает возможность развить дальнейшую атаку. При этом произвести атрибуцию группировки до сих пор очень сложно — они используют публично доступные инструменты и оставляют минимум следов», — рассказал руководитель группы исследования уязвимостей систем промышленной автоматизации и интернета вещей Kaspersky Lab ICS CERT Владимир Дащенко.

Больше подробностей о деятельности группировки Energetic Bear/Crouching Yeti, включая индикаторы заражения и YARA-правила, можно найти в отчёте Kaspersky Lab ICS-CERT: https://ics-cert.kaspersky.ru/reports/2018/04/23/energetic-bear-crouchin....

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

2ГИС решила разобраться, как себя чувствует русскоязычное QA-сообщество: чем пользуются тестировщики, как устроены процессы и как в работу проникает искусственный интеллект. В исследовании поучаствовали 570 QA-специалистов, почти половина из них работают в крупных компаниях.

57% опрошенных сказали, что подключаются к разработке фич ещё на этапе обсуждения требований — то есть задолго до появления кода.

Лишь 20% приходят в проект только после завершения разработки. А вариант «подключаюсь, когда в продакшене что-то сломалось» — уже почти экзотика.

89% команд используют автотесты — от юнитов до UI. Но вот инструменты вокруг них, вроде поддержки, аналитики и стабильности, применяют далеко не все. Например, код-ревью автотестов делают только 39% опрошенных, а 28% команд вообще не отслеживают никаких метрик и работают «вслепую».

ИИ используют не все, и в основном — для рутинных задач

Хотя ИИ уже прочно вошёл в мир тестирования, чаще всего его применяют для типовых задач:

  • написание тестового кода (34%),
  • генерация тест-кейсов (28%),
  • и тестовых данных (26%).

 

Более продвинутые сценарии вроде анализа тестов, автоматического поиска багов и визуального тестирования пока используются редко. Например, только 5% автоматизируют дефект-дискавери, и лишь 4% пробуют AI для визуальных проверок. А 22% QA-специалистов вообще не используют ИИ в своей работе.

Главные проблемы в тестировании

На первом месте — сжатые сроки. Об этом сказали 71% участников опроса. На втором — слабое вовлечение QA в процессы (40%) и нехватка квалифицированных специалистов (37%).

Как измеряют качество

  • Главная метрика — количество найденных багов (58%).
  • Покрытие автотестами учитывают 43%, покрытие кода — только 23%.
  • Стабильность тестов (например, чтобы они не «флапали») отслеживают всего 15% команд.

Что будет с профессией дальше? Мнения разделились:

  • 37% считают, что всё уйдёт в тотальную автоматизацию;
  • 35% уверены, что ничего особо не поменяется;
  • почти треть верит, что QA станет глубже интегрироваться в специфические направления вроде ИБ и производительности;
  • 27% видят будущее за DevOps и SRE — то есть тесной работой на всех этапах: от разработки до эксплуатации.
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru