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».

84% российских мобильных приложений оказались уязвимыми из-за ИИ

Согласно ежегодному исследованию AppSec Solutions за 2025 год, уязвимости критического и высокого уровня обнаружены в 84% мобильных приложений российских разработчиков. Всего специалисты выявили 48,8 тыс. уязвимостей — на 63% больше, чем в 2024 году. Одной из основных причин ухудшения ситуации авторы исследования назвали расширение практики использования искусственного интеллекта (ИИ) для генерации кода.

Данные исследования AppSec Solutions оказались в распоряжении «Коммерсанта». В выборку вошли около 1200 Android-приложений, которые тестировались методом «чёрного ящика», без доступа к исходному коду.

Как показало исследование, уязвимости критического и высокого уровня есть у 84% протестированных приложений. Всего таких проблем выявлено около 19 тыс. Общее количество обнаруженных уязвимостей составило 48,8 тыс., что на 63% выше показателя 2024 года. Среди критичных проблем лидирует небезопасное хранение токенов, ключей и пользовательских данных.

Наибольшее количество уязвимостей исследователи обнаружили в категориях «Игры», «Стриминговые платформы», «Финансы», «Приложения для бизнеса» и «СМИ». По данным Роскачества, много проблем также выявлялось в приложениях служб доставки и онлайн-аптек.

В AppSec Solutions отдельно обратили внимание на категорию «Финансы»: за год количество уязвимостей в ней выросло в 10 раз. Это связывают с тем, что банковские приложения всё активнее интегрируют сторонние сервисы, из-за чего увеличивается число зашитых в код бэкдоров и точек небезопасного хранения чувствительных данных. При этом на результаты повлияла и возросшая глубина анализа: специалисты стали фиксировать ошибки, которые раньше могли оставаться незамеченными.

Основным источником проблем авторы исследования назвали широкое использование ИИ для генерации кода. Как прокомментировал изданию руководитель группы защиты инфраструктурных ИТ-решений компании «Газинформсервис» Сергей Полунин, это связано с тем, что нейросетевые инструменты обучаются в том числе на унаследованной базе кода, содержащей ошибки.

В пресс-службе ГК «Солар» отметили, что популярные генеративные модели пропускают до половины ошибок. Ситуацию усугубляет и острая нехватка специалистов в области безопасности приложений.

Руководитель продукта AppSec.Sting компании AppSec Solutions Никита Пинаев не видит поводов для оптимизма:

«Всё больше сторонних SDK и облачных интеграций, всё больше ИИ-сгенерированного кода, тиражирующего небезопасные паттерны хранения чувствительных данных».

По его словам, переломить тенденцию можно только за счёт системных мер: «Безопасное управление секретами и ротация ключей, контроль сторонних компонентов, защита среды исполнения. Выиграют компании, которые встроят эти практики в процесс разработки и будут отличаться от рынка не количеством находок, а скоростью их устранения».

Уязвимости в мобильных приложениях широко используют злоумышленники — прежде всего в атаках, направленных на кражу учётных записей различных сервисов, платных подписок и платёжных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru