В Новокузнецке задержан оператор ботсетей из 50 000 машин

В Новокузнецке задержан оператор ботсетей из 50 000 машин

В Новокузнецке задержан оператор ботсетей из 50 000 машин

Представители международной компании Group-IB, специализирующейся на предотвращении кибератак, рассказали об успешной операции по задержанию администратора ботсетей, которая прошла в Новокузнецке (Кемеровская область). В ходе задержания принимали участие сотрудники МВД.

Помимо услуг по схеме cybercrime as-as-service, когда злоумышленник тестировал и обслуживал административные панели троянов, задержанный также занимался кражей учетных данных — логины и пароли почтовых клиентов и браузеров позже продавались им на форумах соответствующей тематики.

На след преступника экспертов вывели инцидент, произошедший весной 2018 года. Именно тогда злоумышленник заразил около 1 000 компьютеров вредоносной программой Pony Formgrabber.

Этот вредонос позволял киберпреступнику собирать персональные данные жертв, а также пароли и логины от различных аккаунтов.

Параллельно преступник предлагал на форумах даркнета услуги администратора ботнетов.

«Услуги cybercrime-as-a-service пользуются повышенным спросом как у финансово мотивированных хакеров, так и прогосударственных APT-группировок, — замечает Сергей Лупанин, руководитель отдела расследования Group-IB.

«Причем часто бывает, что "наемники", технический персонал — разработчики вредоносных программ, администраторы серверов и ботсетей, создатели фишинговых сайтов-клонов, трафферы, нагоняющие пользователей на сайт с вредоносной программой — могут не знать, на кого конкретно они работают, но, как правило, у них есть ряд работодателей, которые периодически привлекают их для перенастройки инфраструктруктуры в связи с обновлениями используемых вредоносных программ и с целью обхода средств защиты».

В результате расследования, проведенного специалистами компании Group-IB, удалось выйти на 25-летнего безработного жителя Новокузнецка. Незаконной деятельностью задержанный начал заниматься еще в 15 лет, регулярно посещая хакерские форумы. 

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