Кросс-платформенный бэкдор PupyRAT атакует энергетический сектор Европы

Кросс-платформенный бэкдор PupyRAT атакует энергетический сектор Европы

Кросс-платформенный бэкдор PupyRAT атакует энергетический сектор Европы

Киберпреступники атакуют ключевые организации энергетического сектора Европы. В ходе кампаний используется бэкдор, который принято связывать с иранскими правительственными кибергруппировками.

О серьёзных атаках сообщили эксперты из Recorded Future: опасная вредоносная программа, ранее используемая иранскими хакерами, атакует европейский энергетический сектор.

Речь идёт о PupyRAT, кросс-платформенном RAT-трояне, который способен устанавливаться в системы Windows, Linux, macOS и Android. Основная часть кода PupyRAT написана на Python, после установки он открывает атакующему полный доступ к системе жертвы.

Неудивительно, что некие киберпреступники используют именно этот бэкдор, ведь его исходный код доступен любому на GitHub. В прошлом PupyRAT использовали две группировки: APT33 (также известна под именами Elfin, Magic Hound и HOLMIUM) и APT34 (OilRIG). Эти группы тоже атаковали энергетический сектор.

Команда Recorded Future обнаружила вредоносный трафик между установленным в системах организаций PupyRAT и командным сервером (C&C). Этот обмен данными, в который был вовлечён почтовый сервер одной европейской организации энергетического сектора, проходил с ноября 2019 года по 5 января 2020-го.

Исследователям не удалось связать эти атаки с иранскими хакерами — для этого не нашлось нужного количества доказательств.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru