Операторы шифровальщиков объединяются и чаще атакуют промышленность

Операторы шифровальщиков объединяются и чаще атакуют промышленность

Операторы шифровальщиков объединяются и чаще атакуют промышленность

Доля кибератак на промышленные предприятия выросла во втором квартале 2020 года. Более того, эксперты обращают внимание на ещё одну опасную тенденцию — операторы шифровальщиков объединяются.

Специалисты компании Positive Technologies опубликовали результаты анализа киберинцидентов за второй квартал 2020 года. Согласно отчёту, доля атак на промышленность увеличилась на 9% в сравнении с прошлым кварталом.

Рост этой же доли относительно аналогичного периода прошлого года поражает ещё больше — на 59%. 16% фишинговых атак были связаны с темой COVID-19, более трети (36%) из них не привязывались к конкретной отрасли. 32% таких атак поразили частных лиц, 13% — государственные учреждения.

Чаще всего промышленные предприятия атакуют операторы программ-вымогателей и APT-группы, занимающиеся целевым кибершпионажем. В десяти из десяти атак на промышленность фигурируют вредоносные программы.

Как подсчитали эксперты Positive Technologies, 46% встречавшихся в атаках вредоносов представляли собой шифровальщики, 41% — шпионские программы. Среди знаменитых программ-вымогателей, атаковавших промышленные предприятия в 2020 году, можно отметить Maze, Sodinokibi, NetWalker, Nefilim, DoppelPaymer и, конечно, нашумевший недавно Snake.

В подавляющем большинстве случаев (83%) злоумышленники проникли в системы предприятий с помощью фишинговых писем, а уязвимости на сетевом периметре стали причиной успешных атак в 14% инцидентов.

Самыми активными киберпреступниками во втором квартале этого года, по данным исследователей, стали операторы Maze и Sodinokibi.

Также специалисты обеспокоены тем, что вымогатели объединяются. Например, стоящие за LockBit и Ragnar Locker злоумышленники заключили договор с Maze, по условиям которого операторы последнего публикуют на своём сайте данные, похищенные другими группировками.

Во втором квартале 2020 года авторам и операторам шифровальщиков удалось заработать миллионы долларов. Достаточно вспомнить нашумевшую атаку NetWalker на медицинский исследовательский университет в Калифорнии. Напомним, что руководство учебного заведения выплатило $1,4 млн.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru