Иран отразил мощную правительственную атаку на электросети

Иран отразил мощную правительственную атаку на электросети

Министр информационных и телекоммуникационных технологий Ирана Мухаммад Джавад Азари Джароми сообщил, что страна недавно отбила «грамотно организованную» кибератаку, направленную на государственную инфраструктуру.

Заявление иранского политика передали сразу два новостных агентства: ISNA и Mehr. Джароми убеждён, что за атакой стоит правительственная киберпреступная группа — об этом говорят масштабы инцидента.

«Не так давно мы столкнулись с грамотно организованной кибератакой, направленной на электросети страны. К счастью, системы безопасности Ирана распознали и ликвидировали угрозу», — поделился с журналистами иранский министр.

«В настоящий момент я не могу раскрыть детали киберинцидента».

По понятным причинам подробности атаки пока держат в секрете. Также Иран не решился назвать страну, стоявшую за целевым нападением на электросети. Однако Азари Джароми пообещал в скором времени предоставить больше информации.

Судя по всему, правоохранители в настоящее время изучают масштаб недавней атаки. По результатам расследования будет сформирован соответствующий отчёт, которым Джароми обещает поделиться с общественностью.

К слову, в октябре этот же министр заявил, что собственные меры кибербезопасности позволили Ирану отразить 33 миллиона кибератак за последний год.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Исследователи спрятали зловреда в модели нейросети, и это сработало

В Университете Китайской академии наук убедились, что использование технологии нейронных сетей для доставки вредоносного кода способно надежно скрыть его от антивирусов. Исследование показало, что в модели можно безбоязненно подменить до половины искусственных нейронов — потеря производительности составит менее 7%, и защитные сканеры вряд ли заметят присутствие зловреда.

Для экспериментов была выбрана (PDF) сверточная нейросеть AlexNet — классическая модель, зачастую используемая для проверки эффективности алгоритмов машинного зрения. Вооружившись несколькими образцами реальных вредоносов, исследователи по-разному прятали их в скрытых слоях сети, фиксируя процент замен и точность предсказаний при прогоне контрольных изображений.

В итоге оказалось, что в 178М-байтовую модель AlexNet можно внедрить до 36,9МБ стороннего кода с потерей производительности менее 1%. Проверка результатов с помощью 58 антивирусов из коллекции VirusTotal не дала ни одного положительного срабатывания.

Для проведения атаки злоумышленнику, со слов исследователей, нужно вначале построить нейросеть и потренировать ее на заранее подготовленном наборе данных. Можно также приобрести уже обученный образец, внедрить вредоносный код и убедиться, что его присутствие не влечет неприемлемую потерю производительности. Подготовленная модель публикуется в общедоступном хранилище и начинает раздаваться, например, как апдейт в рамках атаки на цепочку поставок.

Предложенный подход предполагает дизассемблирование вредоносного кода перед встраиванием в искусственные нейроны. Обратную сборку выполняет программа-загрузчик, запущенная на целевом устройстве. Исполнение зловреда при этом можно предотвратить, если настройки атакуемой системы предусматривают верификацию загружаемого ИИ-контента. Выявить непрошеного гостя сможет также статический или динамический анализ кода.

«Обнаружить такого зловреда с помощью антивирусов в настоящее время затруднительно, — комментирует известный ИБ-специалист Лукаш Олейник (Lukasz Olejnik). — Но причина лишь в том, что никому в голову не приходит искать его в подобном месте».

Эксперты предупреждают, что рост популярности технологии нейросетей открывает новые возможности для злоупотреблений. Ее можно использовать, например, для взлома CAPTCHA, троллинга, шантажа и мошенничества, а также засева бэкдоров (PDF). Исследование возможных сценариев абьюза ИИ — залог успешной борьбы с этой ИБ-угрозой.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru