Хакеры 38 тыс раз атаковали транспортную инфраструктуру ЧМ-2018

Хакеры 38 тыс раз атаковали транспортную инфраструктуру ЧМ-2018

Хакеры 38 тыс раз атаковали транспортную инфраструктуру ЧМ-2018

Специалисты компаний Positive Technologies и «ЛАНИТ Северо-Запад» обеспечили защиту информационных ресурсов АНО «Транспортная дирекция — 2018» на чемпионате мира по футболу 2018 года. В число защищаемых объектов также вошли веб-ресурсы и мобильные приложения, отвечавшие за бесплатное перемещение болельщиков в города-организаторы турнира по российским железным дорогам, регистрацию компаний-перевозчиков для работы в городах, принимающих матчи чемпионата, за набор волонтеров для встречи болельщиков.

«Чемпионат мира стал колоссальным проектом с точки зрения созданной IT-инфраструктуры. Широкое применение онлайн-сервисов сделало его максимально удобным для болельщиков и СМИ, но вместе с тем и увеличило число возможных точек входа для атакующих, — отмечает Алексей Новиков, руководитель экспертного центра безопасности Positive Technologies (PT Expert Security Center). — Задолго до турнира мы начали отмечать повышенный интерес киберпреступников к площадкам, связанным с мероприятием. Поэтому для того, чтобы исключить возможность какого бы то ни было влияния на запланированное перемещение болельщиков, риски транспортного коллапса или значительного репутационного ущерба, "Транспортной дирекции — 2018" необходимо было обеспечить эффективную защиту своих ресурсов».

На старте проекта, с февраля по март 2018 года, специалисты Positive Technologies по тестированию на проникновение проанализировали работу всех созданных веб- и мобильных приложений и настройку сетевого и серверного оборудования. По итогам аудита были сформированы рекомендации, выполнение которых позволило значительно повысить уровень защищенности инфраструктуры и исключить возможность возникновения критически опасных инцидентов, связанных с компрометацией ИС, получением несанкционированного доступа с использованием уязвимостей веб-приложений, с наличием паролей в открытом виде, хищением данных пользователей или заражением их устройств вредоносным ПО.

На втором этапе был построен контур безопасности, ядром которого стала система MaxPatrol SIEM. Это позволило оперативно выявлять критически значимые события информационной безопасности и реагировать на угрозы, ликвидируя риски, а также — в случае обнаружения SIEM-системой потенциально опасных действий — блокировать их источник на межсетевом экране. Кроме того, для анализа и контроля трафика уровня приложений был использован продукт PT Application Firewall. Это позволяло в случае обнаружения потенциально опасных действий блокировать их источник. В MaxPatrol SIEM поступала информация из операционных систем, СУБД, серверов и ПО, используемых в рамках защищаемой инфраструктуры.

Информационные системы «Транспортной дирекции» располагались в трех дата-центрах — два в Москве и один в Новосибирске. Компоненты средств защиты были установлены и настроены во всех ЦОД, с учетом территориальной распределенности архитектуры.

Для поддержки созданного контура ИБ с мая 2018 года специалисты подразделения PT Expert Security Center компании Positive Technologies осуществляли мониторинг защищенности всей инфраструктуры в режиме 24/7. Автоматические средства защиты блокировали потенциальные угрозы. PT Application Firewall в автоматическом режиме заблокировал более полумиллиона угроз за весь период работы, а правила корреляции MaxPatrol SIEM сработали в общей сложности несколько десятков тысяч раз. При этом число выявленных и заблокированных критически опасных атак, направленных на веб-порталы информационных систем (в частности, SQL Injection, OS Commanding, Shellshock) составило 38 641, а критически значимых событий информационной безопасности, связанных с защищаемой инфраструктурой (в том числе — выполнение подозрительных команд ОС, попытки неавторизованного доступа, изменения параметров), — 22 453.

Под контролем специалистов PT Expert Security Center с мая по июль PT Application Firewall в автоматизированном режиме заблокировал около 60 000 IP-адресов, с которых осуществлялись попытки нелегитимных воздействий, целью которых была компрометация веб-ресурсов. Общее число IP-адресов, с которых была зафиксирована подозрительная активность, составило 150 тысяч. Основными регионами, к которым имели привязку IP-адреса, с которых выполнялась подозрительная активность, стали Северная Америка (44,5%) и страны Европы (33,9%); на страны Азии пришлось всего около 3,3% и еще 18,3% IP-адресов не имели привязки к региону.

С некоторых адресов фиксировались действительно уникальная активность. Например, были обнаружены попытки автоматизированного поиска новых доступных билетов (возможно с целью их последующей перепродажи). В ходе этой атаки злоумышленник пытался изменить свое поведение (паттерны, по которым он мог быть заблокирован) таким образом, чтобы избежать повторной автоматической блокировки при использовании другого IP-адреса. Для выявления новых векторов хакерского воздействия на информационные системы эксперты выполняли постоянный мониторинг трафика и событий информационной безопасности, в результате которого разрабатывались новые правила автоматизированной блокировки и привила нотификации. Подобные нетиповые воздействия на информационные системы были выявлены 26 раз, а блокировки вручную для адресов, с которых было выявлено большое количество потенциально опасных атак, были установлены 67 раз.

За все время мониторинга правила корреляции, настроенные в SIEM-системе и требующие более пристального внимания специалистов PT ESC, сработали 22 453 раза. Эти события верифицировались в ручном режиме по заранее составленным планам реагирования на инцидент. При необходимости для выяснения обстоятельств произошедших событий проводился дополнительный анализ и взаимодействие с разработчиками и администраторами систем. Такая эскалация потребовалась в 21 случае (ни в одном из них не было выявлено проникновения злоумышленников в защищаемый контур). Потенциальные злоумышленники демонстрировали явный интерес к сетевой инфраструктуре ЧМ-2018: во время чемпионата было зафиксировано несколько целенаправленных сканирований инфраструктуры из интернета на наличие только что появившихся критически опасных уязвимостей в сетевом оборудовании.

ИИ учится задавать вопросы сам себе — и от этого становится умнее

Даже самые продвинутые ИИ-модели пока что во многом лишь повторяют — учатся на примерах человеческой работы или решают задачи, которые им заранее придумали люди. Но что если искусственный интеллект сможет учиться почти как человек — сам задавать себе интересные вопросы и искать на них ответы?

Похоже, это уже не фантазия. Исследователи из Университета Цинхуа, Пекинского института общего искусственного интеллекта (BIGAI) и Университета штата Пенсильвания показали, что ИИ способен осваивать рассуждение и программирование через своеобразную «игру с самим собой».

Проект получил название Absolute Zero Reasoner (AZR). Его идея проста и изящна одновременно. Сначала языковая модель сама придумывает задачи по программированию на Python — достаточно сложные, но решаемые. Затем она же пытается их решить, после чего проверяет себя самым честным способом: запускает код.

 

Если решение сработало — отлично. Если нет — ошибка становится сигналом для обучения. На основе успехов и провалов система дообучает исходную модель, постепенно улучшая и умение формулировать задачи, и способность их решать.

Исследователи протестировали подход на открытой языковой модели Qwen с 7 и 14 миллиардами параметров. Оказалось, что такой «самообучающийся» ИИ заметно улучшает навыки программирования и логического мышления — и в некоторых тестах даже обгоняет модели, обученные на вручную отобранных человеческих данных.

 

По словам аспиранта Университета Цинхуа Эндрю Чжао, одного из авторов идеи, подход напоминает реальный процесс обучения человека:

«Сначала ты копируешь родителей и учителей, но потом начинаешь задавать собственные вопросы. И в какой-то момент можешь превзойти тех, кто тебя учил».

Идея «самоигры» для ИИ обсуждается не первый год — ещё раньше её развивали такие исследователи, как Юрген Шмидхубер и Пьер-Ив Удейер. Но в Absolute Zero особенно интересно то, как растёт сложность задач: чем умнее становится модель, тем более сложные вопросы она начинает ставить перед собой.

«Уровень сложности растёт вместе с возможностями модели», — отмечает исследователь BIGAI Цзилун Чжэн.

Сейчас подход работает только там, где результат можно легко проверить — в программировании и математике. Но в будущем его хотят применить и к более «жизненным» задачам: работе ИИ-агентов в браузере, офисных сценариях или автоматизации процессов. В таких случаях модель могла бы сама оценивать, правильно ли агент действует.

«В теории это может стать путём к суперинтеллекту», — признаёт Чжэн.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru