В 2020-м нас ждут утечки биометрических данных и целевое вымогательство

В 2020-м нас ждут утечки биометрических данных и целевое вымогательство

В 2020-м нас ждут утечки биометрических данных и целевое вымогательство

Эксперты «Лаборатории Касперского» поделились своим видением развития сложных угроз и целевых атак (так называемых Advanced Persistent Threats – АРТ) в 2020 году. Прогнозы были сделаны на основе тех событий и инцидентов, которые специалисты наблюдали на протяжении последних месяцев. Выявленные тенденции предполагают, что угрозы станут более скрытными и целенаправленными, а распространение новейших технологий, таких как, например, машинное обучение и нейросети, выведут сложность кибератак на новый уровень.

В частности, по оценкам «Лаборатории Касперского», в самое ближайшее время возникнет опасность утечек особенно ценной информации – например биометрических данных человека. Персональная информация пользователей помогает злоумышленникам совершенствовать свои методы социальной инженерии и проводить более убедительные атаки, так что их интерес к чужим личным данным будет только возрастать. Помимо этого, киберпреступники вполне могут начать применять искусственный интеллект для профилирования жертвы и создания информационных подделок – так называемых deep fake, которые уже сегодня достаточно широко обсуждаются.

В последнее время злоумышленники стали отходить от практики массового распространения универсальных программ-вымогателей и стали более тщательно выбирать своих жертв – другими словами, они ищут те компании, которые будут готовы заплатить значительные суммы за восстановление своих данных. Как предполагают эксперты «Лаборатории Касперского», в ближайший год это «целевое вымогательство» будет набирать обороты и, возможно, станет более агрессивным. Например, вместо шифрования файлов злоумышленники могут начать угрожать жертвам публикацией украденных данных. Кроме того, в попытках диверсифицировать свои атаки с помощью программ-вымогателей киберпреступники могут избрать мишенями не самые очевидные устройства – умные телевизоры, часы, машины, дома и т.п.

Одной из особенностей АРТ-атак является их скрытность. Они настолько тщательно спланированы и проработаны, что жертва может очень долгое время не подозревать о том, что находится под атакой. Также в большинстве случаев не представляется возможным установить, кто именно стоит за подобными вредоносными операциями, и отчасти это «заслуга» самих злоумышленников: они старательно маскируют следы своей деятельности и нередко расставляют так называемые «ложные флаги», чтобы пустить исследователей по неверному следу. И как полагают эксперты «Лаборатории Касперского», эта тенденция продолжит своё развитие. Киберкриминальные группы будут стремиться не только избежать атрибуции, но и выставить виноватым за свои действия кого-либо ещё. Для этого он могут, например, намеренно использовать бэкдоры, которые ассоциируются с другими АРТ-группировками, или специально сливать свой код, чтобы им воспользовались другие атакующие и ещё больше запутали общую картину.

«Ни один прогноз, даже самый подробный и тщательный, не может предусмотреть всего, что, возможно, случится в будущем. Среды, в которых разворачиваются атаки, настолько обширны, а обстоятельства так многогранны, что будущее развитие угроз наверняка будет сложнее самых хороших прогнозов. Кроме того, ни у кого из исследователей нет полного представления о действиях АРТ-группировок. Всё это тем не менее не отменяет того, что мы продолжим следить за развитием АРТ-угроз и стоящих за ними злоумышленников и будем стараться ещё лучше понимать их методы, предугадывать их действия и возможные последствия», – отметил Дмитрий Галов, антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского».

Гарда NDR научилась искать скрытые атаки по поведению хостов

Компания «Гарда» обновила систему анализа сетевого трафика и выявления угроз «Гарда NDR». В новой версии появились механизмы автоматической оценки риска для хостов и кластеризации устройств на основе машинного обучения.

Главная идея обновления заключается в том, чтобы помочь специалистам по информационной безопасности быстрее находить действительно подозрительные события среди большого количества сетевой активности.

Для этого система анализирует поведение устройств в сети и группирует их по схожим признакам. Если один из хостов начинает заметно отличаться от других устройств своего кластера, это может указывать на аномалию или потенциальный инцидент.

Такой подход позволяет выявлять нестандартные сценарии атак, которые не всегда обнаруживаются классическими сигнатурными средствами защиты.

Параллельно в продукте появился риск-скоринг хостов. Вместо длинного списка разрозненных уведомлений аналитик получает ранжированный перечень узлов с оценкой потенциального уровня риска.

Для формирования этой оценки используются сразу несколько источников данных: сетевой трафик, телеметрия NetFlow, сигнатурный анализ, индикаторы компрометации и данные от механизмов Deception.

В компании отмечают, что подобное сочетание кластеризации и автоматической оценки риска реализовано в российских NDR-решениях впервые.

Обновление затронуло и другие компоненты системы. В продукт добавили поддержку цифровых отпечатков JA4 для анализа зашифрованного трафика, а также новую ML-модель для выявления автоматически сгенерированных доменов (DGA), которые часто используются для связи зловредов с управляющими серверами.

Кроме того, разработчики упростили развёртывание решения. В системе появились графический мастер установки и механизм автоматической загрузки политик из архивов. Также были расширены возможности интеграции с SIEM-платформами и доработан пользовательский интерфейс.

По данным компании, изменения затронули и процессы расследования инцидентов. Ряд операций теперь требует меньше действий со стороны аналитиков, что должно сократить время на обработку событий безопасности и снизить вероятность пропуска важных сигналов на фоне большого количества уведомлений.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru