Неизвестные взломали Twitter-аккаунт МИД России, продавали украденную БД

Неизвестные взломали Twitter-аккаунт МИД России, продавали украденную БД

Неизвестным киберпреступникам удалось взломать официальный Twitter-аккаунт Министерства иностранных дел России. Инцидент произошёл 2 июля, злоумышленники пытались продать украденную базу данных за 66 биткоинов.

Цель официального аккаунта МИД России — оказать всяческое содействие находящимся за рубежом гражданам.

2 июля доступ к учётной записи получили неизвестные киберпреступники, после чего разместили объявление о продаже украденной базы данных. Как объяснил эксперт Грэхем Клали, в продаваемой БД содержатся платёжные данные российских туристов.

Если запрошенную цену в 66 BTC перевести в доллары, получится около $600 000. При этом нет никаких доказательств, что база действительно находится в руках злоумышленников, взломавших Twitter-аккаунт МИД России.

Чуть позже представители министерства сообщили подписчикам, что законным владельцам удалось восстановить доступ к учётной записи.

На текущий момент непонятно, как именно преступники проникли в аккаунт МИД, однако специалисты в области кибербезопасности предполагают, что атакующие задействовали «credential stuffing» — подбор учётных данных из слитых баз.

Также взлом мог стать следствием успешной фишинговой операции или даже работы инсайдера, но это всё остаётся на уровне предположений.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новое решение Angara Security на базе ML повысит эффективность SOC

Специалисты компании Angara Security выпустили решение на базе нейронной сети, интегрирующееся с SIEM-системой. По словам разработчиков, новинка поможет повысить эффективность мониторинга в SOC.

Комбинированные слои, из которых состоит нейронная сеть, свойственны как сверточным сетям (Convolutional Neural Networks), так и рекуррентным (Recurrent Neural Networks).

Таким образом, разработка поможет дополнить стандартные методы анализа событий в информационной безопасности, а также с высокой точностью выявлять вредоносную активность по характерным паттернам.

В этом случае безопасники избавляются от необходимости писать отдельные правила детектирования для каждой новой утилиты или процедуры.

«ML-модели являются отличным вспомогательным инструментом в работе аналитиков. С одной стороны, они позволяют расширить возможности по детектированию активности злоумышленников, с другой — автоматизировать часть процессов и высвободить ресурсы для задач, требующих участия человека», — комментирует Артем Грибков, заместитель директора Angara SOC по развитию бизнеса.

Использованная Angara Security ML-модель может применяться в трёх сценариях. Например, для детектирования PowerShell-скриптов — одного из любимых инструментов киберпреступников.

Второй сценарий — обнаружение DGA-доменов и DNS-туннелирования. Зачастую классические методы анализа DNS-имен выдают ложноположительные срабатывания, а сверху ещё накладывается проблема доменных имён, похожих на легитимные. В Angara Security отмечают, что ML-решение справляется с этой задачей.

Наконец, третий сценарий — анализ журналов веб-серверов. ML-модель в этом случае может использоваться в качестве дополнения к WAF-системам или как альтернатива эшелонированной защиты веб-ресурсов.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru