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.

Kaspersky KUMA научилась писать Regex и подключать внешние нейросети

«Лаборатория Касперского» выпустила Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform 4.6. SIEM-система получила новую базу знаний, поддержку внешних больших языковых моделей и автоматическую генерацию регулярных выражений. А ещё тёмную тему — до неё корпоративные пользователи тоже дожили.

Одно из главных изменений — переработанная доставка вендорского контента: нормализаторов, правил корреляции и других материалов.

Вместо прежнего механизма, который оставили для совместимости, основным инструментом стала база знаний. В ней проще искать и подбирать контент под конкретные сценарии.

При появлении новых атак пользователи смогут получать экстренные пакеты с правилами обнаружения и другими ресурсами. Иными словами, после публикации исследования не придётся вручную собирать защиту по кусочкам — готовый набор обещают доставлять быстрее.

KUMA 4.6 также разрешили подключать внешние LLM, совместимые с OpenAI API. Среди примеров разработчики называют GPT-4, Llama 3 и GLM-5.2. Модель можно развернуть в облаке или внутри инфраструктуры заказчика. Во втором случае анализ событий и помощь в расследованиях доступны без отправки данных во внешние сервисы.

ИИ-ассистент Kaspersky Investigation & Response Assistant теперь умеет генерировать регулярные выражения для разбора событий по примерам логов. Администратору достаточно показать системе образцы, а нужный Regex она попробует собрать сама.

Набор интеграций тоже расширили. Платформа получила поддержку SFTP и SMB для получения данных из файловых хранилищ, а через ODBC-драйверы её можно подключать к различным СУБД.

Наконец, разработчики обновили интерфейс и добавили долгожданную тёмную тему. Получился релиз сразу для двух лагерей: аналитикам — новые правила и LLM, глазам — чуть меньше ослепительного белого во время ночного разбора инцидентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru