IoT-ботнеты Mirai и Gafgyt нацелились на корпоративный сектор

IoT-ботнеты Mirai и Gafgyt нацелились на корпоративный сектор

IoT-ботнеты Mirai и Gafgyt нацелились на корпоративный сектор

Два самых известных и распространенных IoT-ботнета — Mirai и Gafgyt — продолжают «размножаться». Были обнаружены новые варианты этих вредоносов, нацеленные на корпоративный сектор. Основная опасность этих киберугроз заключается в хорошо организованных и достаточно мощных DDoS-атаках.

Причина такой распространенности этих двух зловредов кроется в слитом исходном коде, который стал доступен общественности несколько лет назад. Начинающие киберпреступники сразу же начали изобретать свои злонамеренные программы на его основе.

В большинстве случае, ввиду некомпетентности злоумышленников, клоны Mirai и Gafgyt не представляли собой каких-то серьезных проектов и не несли существенных изменений в своих возможностях.

Однако последние варианты ботнетов продемонстрировали тенденцию к заражению корпоративных устройств. В отчете Unit 42, команды Palo Alto Networks, говорится, что новые образцы Mirai и Gafgyt добавили в свой арсенал ряд новых эксплойтов, которые используют старые уязвимости.

Mirai теперь атакует системы, на которых запущен непропатченный Apache Struts (именно так в прошлом году взломали бюро кредитных историй Equifax). Патч для бреши CVE-2017-5638 существует уже больше года, но, естественно, не все обновили своим установки.

Всего у Mirai на данный момент 16 эксплойтов, большинство из которых предназначены для компрометации устройств вроде маршрутизаторов, сетевых видеорегистраторов и различных камер.

Gafgyt (также известен как Baslite) также атакует бизнес-оборудование, ориентируясь на недавно обнаруженную уязвимость CVE-2018-9866. Этот критический недостаток безопасности затрагивает неподдерживаемые версии системы Global Management System (GMS) от SonicWall. Исследователи Unit 42 зафиксировали новые образцы 5 августа, то есть менее чем через неделю после публикации модуля Metasploit для этой уязвимости.

Пораженные Gafgyt устройства могут сканировать другое оборудование на наличие различного рода проблем безопасности, а также атаковать их известными эксплойтами. Еще один вид атаки, который может совершать данный вредонос — Blacknurse, представляет собой ICMP-атаку, которая сильно влияет на загрузку ЦП, что приводит к отказу в обслуживании.

Эксперты также обнаружили, что эти два новых варианта ботнетов были размещены на одном домене. Это доказывает, что за ними стоит один и тот же киберпреступник или их группа.

В конец прошлого месяца мы сообщали, что количество кибератак на на IoT за три месяца увеличились более чем в 2 раза. Такие данные приводятся в отчете Global Threat Index за июль 2018 года.

А уже в этом месяце правоохранители раскрыли личность, стоящую за одним из самых известных приемников Mirai — Satori. Оказалось, что за ботнетом стоит аутист, киберпреступнику в настоящее время предъявлены обвинения.

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