ESET: Российские хакеры Cozy Bear годами успешно маскировали свои атаки

ESET: Российские хакеры Cozy Bear годами успешно маскировали свои атаки

ESET: Российские хакеры Cozy Bear годами успешно маскировали свои атаки

Киберпреступная группа APT29 (Dukes, CozyDuke и Cozy Bear), деятельность которой якобы спонсируется российскими властями, на протяжении последних шести лет успешно избегала обнаружения, параллельно взламывая множественные правительственные цели. Об этом говорится в отчёте антивирусной компании ESET.

По словам исследователей, группировка активна уже более десяти лет, при этом её члены, как полагают эксперты, принимали участие в атаках на Национальный комитет Демократической партии США (DNC) в 2016 году.

По некоторым данным, в ноябре 2018 года Cozy Bear предприняла ещё одну попытку нападения на DNC. В ходе атаки использовался целевой фишинг.

В 2016 году отчёты многих специалистов в области кибербезопасности связывали атаку на выборы президента США с деятельностью Cozy Bear, а уже в начале 2017 года группа залегла на дно.

Однако теперь специалисты ESET утверждают, что киберпреступники в действительности продолжали свои операции, стартовавшие около шести лет назад. Их незаметные действия в цифровом пространстве затронули Министерство иностранных дел по меньшей мере в трёх европейских странах.

В опубликованном ESET исследовании эксперты подробно разобрали сложные атаки группы, скрытые практически ото всех. Из-за грамотной маскировки сотрудники антивирусной компании присвоили кампании Cozy Bear имя Operation Ghost.

Благодаря использованию техник для сокрытия коммуникаций, а также постоянной смене инструментов для атак российской кибергруппировке удалось тайно проводить кибероперации с 2013 года.

В кампаниях Cozy Bear были задействованы новые семейства вредоносных программ: PolyglotDuke, RegDuke, FatDuke, и LiteDuke. Также встречался ранее уже упоминавшийся бэкдор MiniDuke.

В ходе расследования сотрудники ESET вышли на ранее неизвестный бэкдор третьей стадии, получивший имя LiteDuke. Аналитики подчеркнули, что злоумышленники избегают использования одной C&C-инфраструктуры от жертвы к жертве.

Вредоносы на начальном этапе привлекали онлайн-сервисы Twitter, Imgur и Reddit в качестве командного центра — C&C. При этом различные методы вроде стеганографии помогали преступникам маскировать связь с C&C. Следы последней подобной кампании было замечены в июне 2019 года.

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru