ФБР арестовало россиянина, нанявшего инсайдера в Tesla за $1 млн

ФБР арестовало россиянина, нанявшего инсайдера в Tesla за $1 млн

ФБР арестовало россиянина, нанявшего инсайдера в Tesla за $1 млн

Министерство юстиции США обвиняет гражданина России в вербовке сотрудника компании Tesla, работающего в штате Невада. По данным американских спецслужб, россиян предлагал вознаграждение за установку вредоносной программы в сеть организации.

Минюст США утверждает, что 27-летний Егор Игоревич Крючков за установку вредоноса предлагал инсайдеру один миллион долларов.

Согласно информации, которой располагает Вашингтон, Крючков является членом большой киберпреступной группы, которая хотела использовать установленную с помощью сотрудника вредоносную программу для кражи внутренних документов. Впоследствии, как выяснил Минюст США, злоумышленники затребовали бы выкуп.

Чтобы скрыть факт установки вредоноса, Крючков с соратниками хотели запустить DDoS-атаки, которые бы отвлекли внимание команды безопасности. Об этом киберпреступник заранее предупредил потенциального инсайдера.

Однако служащий, на которого вышел Крючков, сообщил о готовящейся операции ФБР. Спецслужба организовала наблюдение за россиянином, а спустя некоторое время арестовала его.

Известно, что Крючков связывался с сотрудником через WhatsApp. Сначала гражданин России прибыл в Нью-Йорк, затем — в Сан-Франциско и Рено.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru