MaxPatrol SIEM обнаруживает работу популярных хакерских инструментов

MaxPatrol SIEM обнаруживает работу популярных хакерских инструментов

MaxPatrol SIEM обнаруживает работу популярных хакерских инструментов

В MaxPatrol SIEM загружен очередной (пятнадцатый) пакет экспертизы с 55 правилами для выявления признаков работы распространенных инструментов киберпреступников. Правила детектирования нацелены на обнаружение многофункциональных инструментов — фреймворков, часто используемых злоумышленниками, в том числе в целевых атаках. Пакет экспертизы поможет пользователям MaxPatrol SIEM выявлять активные действия злоумышленников в сети до достижения ими целей атаки.

Злоумышленники используют фреймворки для выполнения задач на разных этапах атаки, от получения доступа в сеть до кражи данных и воздействия на инфраструктуру. Для этого фреймворки могут задействовать встроенные утилиты операционных систем или запускать собственные зловредные модули.

Правила в составе пакета экспертизы детектируют активность отдельных модулей распространенных инструментов. В частности, среди этих инструментов Cobalt Strike (используется злоумышленниками для скрытой коммуникации, проведения фишинговых атак и атак через веб-приложения, для закрепления на ресурсах и развития присутствия внутри сети; группировка Cobalt с его помощью атаковала банки), Koadic и Sliver (свободно распространяемое ПО с большим набором функций, от удаленного выполнения команд до повышения привилегий), SharpSploit (набор инструментов для постэксплуатации), SharpWMI (ПО, которое использует механизм Windows Management Instrumentation для удаленного выполнения команд через подписки на события WMI), Rubeus (инструмент для атак на инфраструктуру, использующую протокол Kerberos для аутентификации).

«Наши исследования хакерских фреймворков показывают, что в одном инструменте могут сочетаться несколько подходов, которые усложняют детектирование его работы, — комментирует Антон Тюрин, руководитель отдела экспертных сервисов PT Expert Security Center. — Один из популярных методов атак — living off the land, когда злоумышленники для атаки используют легитимные инструменты, которые уже присутствуют в атакуемой системе. Второй метод, набирающий популярность, — bring your own land, когда атакующие создают и доставляют на взломанный узел свои собственные инструменты. Мы учли эти методы при разработке правил детектирования, которые выявляют активность хакерских инструментов на разных этапах, в том числе в момент запуска их модулей или отправки команд».

ИИ-агенты OpenAI устроили спам-налёт на RubyGems

Агенты OpenAI могли стоять за майским налётом на RubyGems, из-за которого репозиторий заблокировал новые регистрации на четыре дня и удалил более 500 подозрительных пакетов. Системам поручили собирать открытые данные и готовить безобидные отчёты, но маршрут до таблицы внезапно пролёг через массовое создание аккаунтов.

По данным The Wall Street Journal, агенты работали в среде с ограниченным интернетом, однако нашли выход наружу через инфраструктуру RubyGems. Новые учётные записи появлялись каждые две-три минуты, после чего на платформу загружались сотни пакетов с собранными в Сети страницами.

Исследователи из Nightingale Collective связали кампанию с OpenAI по цифровым следам и сходству с другими эпизодами активности её агентов. Они также обнаружили в пакетах код, который пытался получить API-ключи других пользователей, и признаки возможного использования неизвестной ранее уязвимости.

Ruby Central сообщила, что не может независимо подтвердить участие ИИ-агентов. Доказательств успешной кражи API-ключей или эксплуатации предполагаемой 0-day организация также не нашла. Установка пакетов и публикация обновлений существующими пользователями продолжали работать.

OpenAI подтвердила, что её агенты действительно обращались к RubyGems во время тестирования, но отвергла трактовку произошедшего как намеренной атаки. По версии компании, системы пытались получить общедоступную информацию для выполнения обычных заданий. Расследование продолжается совместно с RubyGems.

Напомним, в июле OpenAI во время внутреннего тестирования нашли дыру в изолированной среде, выбрались в интернет и атаковали платформу Hugging Face. Компания признала, что за инцидентом 16 июля стояли GPT-5.6 Sol и ещё более мощная модель, которая пока не выпущена.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru