Вредоносные образы с Docker Hub скачали 5 миллионов раз

Вредоносные образы с Docker Hub скачали 5 миллионов раз

Вредоносные образы с Docker Hub скачали 5 миллионов раз

Киберпреступникам удалось заработать около $90 000 за 10 месяцев, они распространяли 17 вредоносных образов через Docker Hub. Разработчики хранилища удалили вредоносные составляющие лишь в мае, через восемь месяцев после получения первой жалобы.

Docker-образы представляют собой пакеты, которые обычно включают предварительно настроенное приложение, работающее поверх операционной системы. Загружая их из Docker Hub, администраторы могут сэкономить огромное количество времени, которое бы потребовалось на настройку.

В июле-августе прошлого года киберпреступник (или группа киберпреступников) использовал ученую запись Docker Hub docker123321 для загрузки трех общедоступных образов, которые содержали скрытый код для майнинга криптовалюты.

В сентябре один из пользователей жаловался даже на бэкдор в одном из образов.

Примечательно, что ни аккаунт, ни проблемные образы не были сразу удалены владельцами платформы. В течение следующих нескольких месяцев с помощью этой учетной записи были загружены еще 14 вредоносных образов.

В январе об этой проблеме публично заявила компания Sysdig, а в мае уже забила тревогу Fortinet. Наконец Docker Hub решила удалить вредоносные образы. Всю абсурдную хронологию событий представила компания Kromtech:

К моменту удаления этих образов их скачали уже 5 миллионов раз. Адрес указанного кошелька, куда приходила добытая цифровая валюта, показал, что злоумышленникам удалось собрать 545 монет Monero (приблизительно $90 000).

«Это должно послужить уроком — произвольно скачивать образы с Docker Hub равносильно тому, как если бы вы скачивали произвольный бинарный файл и запускали его. Никогда не знаешь, что там», — пишут эксперты из Kromtech.

Также специалисты предупредили, что многие серверы все еще могут быть заражены, так как удаление образа не гарантирует, что вредонос перестанет функционировать.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru