Вышла песочница PT Sandbox, способная выявлять целевые кибератаки

Вышла песочница PT Sandbox, способная выявлять целевые кибератаки

Вышла песочница PT Sandbox, способная выявлять целевые кибератаки

Разработчики компании Positive Technologies представили песочницу PT Sandbox, позволяющую моделировать точные профили рабочих станций. С помощью PT Sandbox можно обнаружить вредоносные программы, специально адаптированные под определённое окружение.

Новая песочница от Positive Technologies обладает действительно широкими возможностями моделирования — вплоть до операционной системы и браузера пользователя.

Таким образом, в защищённой виртуальной среде можно выявить вредоносы, написанные под определённое окружение. Как правило, такие киберугрозы не проявляют себя в других окружениях — в качестве примера можно привести целевые атаки (Advanced Persistent Threat, APT).

Проблема многих современных песочниц, по мнению Алексея Данилина из Positive Technologies, заключается в излишне типовом наборе часто неактуально программного обеспечения. Например, изолированная среда предлагает только Internet Explorer, а пользователь может выходить в Сеть через Google Chrome.

Часто сложные вредоносные программы могут срабатывать только при использовании Chrome, причём даже с поправкой на версию браузера. Здесь как раз может помочь механизм гибкой кастомизации песочницы PT Sandbox, позволяющей оперативно создавать целые наборы виртуальных сред, в которых будут учтены наборы соответствующих программ.

Как выяснили исследователи из Positive Technologies, около 40% APT-группировок в ходе своих атак проверяют наличие песочницы. Разработчики учли и это — PT Sandbox может запутать более 20 техник обнаружения песочницы.

Помимо этого, PT Sandbox легко интегрируется с другими продуктами компании: PT Network Attack Discovery, PT Application Firewall, MaxPatrol SIEM, а также способна обогатить их знаниями о киберугрозах.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru