GitHub-аккаунты занимались распространением 300 приложений с бэкдором

GitHub-аккаунты занимались распространением 300 приложений с бэкдором

GitHub-аккаунты занимались распространением 300 приложений с бэкдором

Исследователи в области безопасности раскрыли цепочку вредоносных аккаунтов GitHub, занимающихся распространением более 300 приложений для платформ Windows, macOS и Linux, реализующих возможности бэкдора. Злонамеренные приложения содержали код для установки в системе и последующей загрузки других вредоносных составляющих.

Семплы были проанализированы экспертами команды DFIR.it, которые выяснили, что приложения скачивали на компьютер жертвы Java-вредонос Supreme NYC Blaze Bot (supremebot.exe).

По словам исследователей, этот зловред мог превращать зараженные устройства в ботов, которые позже объединялись в сеть — ботнет. Далее этот ботнет принимал участие в онлайн-аукционах.

Один аккаунт, зарегистрированный на имя Эндрю Данкинса, хранил 305 ELF-библиотек, которые были оснащены возможностями бэкдора. Все они были просто вредоносными версиями легитимных приложений и библиотек.

В настоящее время все учетные записи GitHub, которые принимали участие в распространении вредоносных версий приложений, удалены или заблокированы.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ИИ Яндекса отражает до 150 DDoS-атак в месяц — 99,9% автоматически

Искусственный интеллект Яндекса каждый месяц справляется в среднем со 150 DDoS-атаками на сервисы компании. С начала года таких атак было уже около 800, рассказал ТАСС директор по информационной безопасности компании Александр Каледа.

По его словам, нагрузка сильно колеблется: в пиковые периоды количество атак поднимается до 150 в месяц, в спокойные — опускается до 50–60.

Но при этом подавляющее большинство атак — свыше 99,9% — нейтрализуются полностью автоматически, без участия человека.

Каледа поясняет, что речь идёт в основном о сложных атаках, направленных на нарушение работы сервисов и приложений. ИИ помогает выявлять нетривиальные признаки угроз, которые невозможно описать простыми правилами.

«В отличие от традиционного подхода, где правила быстро устаревают, ИИ находит нестандартные сочетания технических и поведенческих признаков. Такой подход сложнее обойти злоумышленникам», — отметил он.

После отражения атаки проходят разбор и анализ. Сейчас около 75% таких разборов выполняются автоматически: система классифицирует инциденты и пополняет обучающую выборку, что помогает быстрее реагировать на новые типы угроз.

Атаки Яндекс отражает с помощью собственного сервиса «Антиробот». Он анализирует весь входящий трафик в режиме реального времени и определяет, какие запросы поступают от реальных пользователей, а какие — от автоматизированных систем, участвующих в атаке.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru