Проанализирована активность APT-группы, использующей кастомные вредоносы

Проанализирована активность APT-группы, использующей кастомные вредоносы

Проанализирована активность APT-группы, использующей кастомные вредоносы

Компания Symantec опубликовала отчет, в котором описала недавно обнаруженную кибершпионскую группу, которую специалисты антивирусного вендора назвали Leafminer. Эти киберпреступники специализируются на атаках на государственном уровне.

Leafminer, представляющая собой APT-группу, активна как минимум с начала 2017 года. Symantec обнаружила вредоносную программу этой группы на 44 компьютерах в нескольких странах.

Итого, вредонос был замечен в Саудовской Аравии (28), Ливане (8), Израиле (3) и Кувейте (1). Еще четыре системы остались неопознанными.

В процессе изучения этой группы специалистам Symantec также удалось получить доступ к одному из серверов, принадлежащих злоумышленникам. Он использовался для фишинга и распространения вредоносных программ.

Также на этом сервере был обнаружен список организаций, которые Leafminer «прощупывала» на предмет слабых мест, благодаря которым в будущем можно совершить успешную кибератаку.

Этот список содержит информацию о 809 организациях, расположенных в Саудовской Аравии, Объединенных Арабских Эмиратах, Катаре, Кувейте, Бахрейне, Египте, Израиле и Афганистане.

На сервере преступников удалось найти еще 112 файлов, среди которых была сама вредоносная программа, различные логи и другие инструменты, помогающие проводить целенаправленные атаки. Изучив все добытые данные, эксперты пришли к выводу, что группа атаковала, следуя трем основным схемам:

  1. Компрометация серверов с последующей атакой вида watering hole, которая помогала установить на компьютеры пользователей злонамеренную программу.
  2. Сканирование уязвимых сетей и использование эксплойтов для проникновения в них.
  3. Попытки угадать учетные данные целевых сетей, используя подбор по словарю. После этого вредонос вручную развертывался в системе.

Примечательно, что Leafminer использовала кастомные вредоносы, которые труднее обнаружить.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru