Новый инструмент проверит сотрудников в условиях фишинговых атак

Новый инструмент проверит сотрудников в условиях фишинговых атак

Новый инструмент проверит сотрудников в условиях фишинговых атак

Компания KnowBe4 представила новый инструмент, призванный помочь организациям оценить количество сотрудников, которые попадутся на фишинговые электронные письма. Инструмент получил имя Phishing Reply Test (PRT), его основная задача — бороться с попытками компрометации корпоративного имейла (также Business Email Compromise или CEO fraud).

PRT представляет собой веб-инструмент, который могут использовать специалисты в области кибербезопасности. С его помощью можно протестировать сотрудников в условиях имитации таргетированных кибератак.

В процессе тестирования используются стандартные сценарии, к которым прибегает подавляющее большинство злоумышленников.

Все происходит примерно следующим образом — сотрудникам рассылается шаблон электронного письма, в качестве отправителя указывается доверенный источник (как правило, хорошо известная компания). Затем от служащих ожидают ответы.

Всю необходимую статистику — количество попавшихся на уловку сотрудников и тому подобное — инструмент подробно фиксирует.

«Как известно, наша задача — предоставить организациям как можно больше качественных инструментов, которые помогут усилить безопасность предприятия и повысить компьютерную грамотность отдельных сотрудников», — заявил генеральный директор KnowBe4.

Попробовать Phishing Reply Test инструмент можно на официальной странице продукта.

Один хакер, ИИ и 72 часа: злоумышленник взломал крупную AWS-инфраструктуру

Одинокий киберпреступник с помощью ИИ провернул атаку на крупную среду Amazon Web Services и смог выжать из жертвы деньги. Об этом рассказала компания Sygnia, которая занимается реагированием на киберинциденты. Главная деталь здесь не в том, что атаковали облако. Такое уже давно не новость.

Интереснее другое: по оценке Sygnia, один финансово мотивированный злоумышленник сделал за трое суток объём работы, который обычно занял бы недели.

ИИ помог ему ускорить разведку, разработку скриптов, подбор команд и адаптацию под конкретную инфраструктуру жертвы.

Атака не строилась на одной волшебной дыре. Хакер последовательно сцепил слабые места в приложениях, AWS-ресурсах, репозиториях исходного кода, CI/CD-пайплайнах, рантайм-компонентах и хранилищах данных.

В ход пошли поиск учётных данных, сбор секретов, перечисление облачных ресурсов, злоупотребление пайплайнами деплоя, изменение рантайм-среды, доступ к базам данных и эксфильтрация данных.

Первичный доступ злоумышленник получил через ключ доступа AWS, добытый при помощи уязвимости в приложении. Дальше ключ прогонялся через несколько рабочих сценариев: украсть максимум секретов, создать бэкдоры, расширить доступ и собрать данные для давления на компанию. Каждый новый доступ тут же снова отправлялся в этот же конвейер.

Чтобы показать серьёзность намерений, атакующий выполнял в основном обратимые действия: закрывал доступ к S3-бакетам, снижал ёмкость ECS-сервисов до нуля, создавал правила ACL для блокировки сетевого доступа и очищал очереди SQS. То есть демонстрировал: «Я уже внутри, могу ломать сильнее, если не договоримся».

Sygnia подчёркивает: для защиты не так важно, была ли конкретная команда написана человеком или ИИ. Важно другое — скорость. Если атакующий с LLM может за минуты пройти путь, на который раньше уходили часы, ручной разбор SIEM-алертов уже выглядит как попытка тушить пожар чайной ложкой.

Вывод для компаний напрашивается следующий: облако нужно защищать быстрее. Нужны нормальная видимость активов и учёток, жёсткий контроль секретов, защита CI/CD, готовые сценарии изоляции и автоматизированное реагирование. Потому что в эпоху ИИ один человек может атаковать как маленькая команда.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru