DeviceLock DLP обеспечит проверку сообщений и файлов в сервисе Zoom

DeviceLock DLP обеспечит проверку сообщений и файлов в сервисе Zoom

DeviceLock DLP обеспечит проверку сообщений и файлов в сервисе Zoom

Компания DeviceLock - российский разработчик системы борьбы с утечками данных DeviceLock DLP, провел дополнительное тестирование своего решения при использовании сервисов видеоконференции Zoom и мессенджера Skype.

В ходе тестирования были полностью подтверждены возможности блокировки или разрешения входящих и исходящих сообщений и файлов в сервисе Zoom, их контентный анализ в режиме реального времени, событийное протоколирование, выдача тревожных оповещений, а также теневое копирование передаваемых данных без снижения производительности в конференциях объемом до 100 участников.

Контроль мессенджера Skype всех версия в DeviceLock DLP включает мониторинг как обычных, так и «частных бесед», проверку чата и передаваемых файлов на запрещенное содержимое до их отправки и немедленную блокировку передачи конфиденциальной информации в случае ее обнаружения до ее отправки.

Как рассказал основатель и технический директор DeviceLock Ашот Оганесян, введение карантина и массовый переход на удаленную работу сотрудников уже привели к резкому росту коммуникаций с использованием видеоконференций и мессенджеров.  «Большинство компаний вынуждены сейчас буквально в «пожарном порядке» решать связанные с этим вопросы информационной безопасности и защиты корпоративных данных, риск утечки которых при использовании мессенджеров и доступа к данным с домашних компьютеров резко вырос», - отметил он.

Напомним, что 23 марта 2020 года DeviceLock объявила о предоставлении на период эпидемии бесплатной лицензии на свои продукты для компаний, нуждающихся в защите данных при переводе сотрудников на удаленную работу. На сайте компании открыта специальная страница, где любая организация может скачать дистрибутив DeviceLock DLP и получить инструкции по ее внедрению.

Leek Likho подключила ИИ к атакам на российские организации

Киберпреступная группировка Leek Likho решила, что обычных вредоносных скриптов уже мало, и начала активно подключать ИИ к своим атакам. По данным «Лаборатории Касперского», в 2026 году злоумышленники использовали большие языковые модели для тонкой настройки вредоносных инструментов под конкретные цели — в основном организации из российского госсектора.

Теперь зловреды тоже проходят персонализацию. Исследователи отмечают, что Leek Likho остаётся активной как минимум с 2025 года и постоянно меняет инфраструктуру, методы маскировки и инструменты.

Но сама схема атак остаётся классической: социальная инженерия, многоступенчатая загрузка и использование легитимных сервисов, чтобы не вызывать лишних подозрений.

Главный входной билет — Telegram. Именно через него злоумышленники обычно выходят на жертв. Они рассылают ссылки, которые маскируются под файлообменники или страницы загрузки файлов Telegram. Иногда используют и Dropbox. После перехода жертва скачивает архив с сюрпризом внутри.

В архиве находится LNK-файл с двойным расширением вроде Proekt_prikaza_681_o_pooshchrenii.pdf.lnk. В стандартном интерфейсе Windows он выглядит как обычный PDF-документ — например, приказ о назначении или поощрении. Классика корпоративного жанра: срочно ознакомьтесь.

 

Но после открытия запускается цепочка заражения. Дополнительные вредоносные инструменты маскируются под популярные приложения, например софт для работы с базами данных. Затем данные с устройства собираются и отправляются атакующим через rclone — вполне легитимный инструмент для работы с облачными хранилищами, который хакеры давно полюбили за удобство и низкий уровень подозрений со стороны защиты.

Самое интересное — поведение самих вредоносных скриптов. По данным «Лаборатории Касперского», для каждой цели Leek Likho слегка меняет код, названия файлов и структуру инструментов. Иногда отличаются только номера приказов в названиях документов, иногда — сами сценарии выполнения вредоносных действий. В код могут добавляться бессмысленные операции, которые ничего не делают, кроме одной вещи: мешают детектированию.

Исследователи считают, что именно здесь группировка активно использует ИИ. Большие языковые модели помогают быстро генерировать новые варианты скриптов, менять названия файлов и слегка перестраивать код, чтобы сигнатурная защита и аналитики каждый раз видели чуть-чуть другую атаку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru