В первом квартале 2019 года русскоязычные киберпреступники затаились

В первом квартале 2019 года русскоязычные киберпреступники затаились

В первом квартале 2019 года русскоязычные киберпреступники затаились

Исследователи антивирусной компании «Лаборатория Касперского» проанализировали атаки русскоговорящих группировок в первом квартале 2019 года. В результате специалисты пришли к выводу, что подавляющее большинство таких групп ушли в тень.

По словам экспертов, активными оставались лишь немногие группировки, среди которых были отмечены Sofacy и Turla. Такое развитие событий аналитики связывают с возможными изменениями в структурах киберпреступных групп.

Согласно мониторингу данных об APT-атаках, который осуществлялся в первые три месяца 2019 года, самой громкой и масштабной операцией стала целевая атака под названием ShadowHammer.

Напомним, что киберпреступникам в ходе этой операции удалось скомпрометировать цепочку поставок тайваньского техногиганта ASUS (и не только).

За первые три месяца 2019 года большинство APT-атак пришлось на жертвы, расположенные в Юго-Восточной Азии. Также активность демонстрировали и китайские киберпреступники.

В «Лаборатории Касперского» полагают, что основной причиной целевых атак в первом квартале 2019 года стала геополитика. Второе место эксперты отдали криптовалютным махинациям.

Помимо этого, начало 2019 года отметилось появлением новых коммерческих шпионских программ, среди которых можно выделить новый вариант программы FinSpy.

Отчёт «Лаборатории Касперского» основан на потоках данных, доступ к которым предоставляется по подписке. Эти потоки включают, в том числе, данные индикаторов взлома и правила YARA, помогающие опознавать и анализировать вредоносные программы.

ФСТЭК России определилась со списком угроз для ИИ-систем

В банке данных угроз (БДУ), созданном ФСТЭК России, появился раздел о проблемах, специфичных для ИИ. Риски в отношении ИБ, связанные с качеством софта, ML-моделей и наборов обучающих данных, здесь не рассматриваются.

Угрозы нарушения конфиденциальности, целостности или доступности информации, обрабатываемой с помощью ИИ, разделены на две группы — реализуемые на этапе разработки / обучения и в ходе эксплуатации таких систем.

В инфраструктуре разработчика ИИ-систем оценки на предмет безопасности информации требуют следующие объекты:

 

Объекты, подлежащие проверке на безопасность в инфраструктуре оператора ИИ-системы:

 

Дополнительно и разработчикам, и операторам следует учитывать возможность утечки конфиденциальной информации, а также кражи, отказа либо нарушения функционирования ML-моделей.

Среди векторов возможных атак упомянуты эксплойт уязвимостей в шаблонах для ИИ, модификация промптов и конфигурации агентов, исчерпание лимита на обращения к ИИ-системе с целью вызвать отказ в обслуживании (DoS).

В комментарии для «Ведомостей» первый замдиректора ФСТЭК Виталий Лютиков пояснил, что составленный ими перечень угроз для ИИ ляжет в основу разрабатываемого стандарта по безопасной разработке ИИ-систем, который планировалась вынести на обсуждение до конца этого года.

Представленная в новом разделе БДУ детализация также поможет полагающимся на ИИ госструктурам и субъектам КИИ данных скорректировать процессы моделирования угроз к моменту вступления в силу приказа ФТЭК об усилении защиты данных в ГИС (№117, заработает с марта 2026 года).

Ужесточение требований регулятора в отношении безопасности вызвано ростом числа атак, в том числе на ИИ. В этих условиях важно учитывать не только возможности ИИ-технологий, но и сопряженные с ними риски.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru