Fancy Bear атакует Азербайджан, прикрываясь фейковыми материалами НАТО

Fancy Bear атакует Азербайджан, прикрываясь фейковыми материалами НАТО

Fancy Bear атакует Азербайджан, прикрываясь фейковыми материалами НАТО

Знаменитая киберпреступная группировка Fancy Bear (APT28), которую связывают с Россией, якобы стоит за таргетированными атаками на правительственные сети. По данным исследователей, участники группы распространяли Delphi-вредонос Zebrocy, прикрываясь материалами НАТО.

В ходе анализа файлов, содержащих пейлоад, эксперты компании QuoIntelligence обнаружили JPG-файлы с символикой НАТО. Одна из кампаний атакующих была нацелена на Азербайджан.

Распространяемый Fancy Bear вредоносный файл носил имя «Course 5 – 16 October 2020.zipx». Для неискушённого пользователя это был просто архив, содержащий официальные документы.

 

На момент анализа образец вредоноса, который задействовала в атаках Fancy Bear, детектировался лишь небольшим количеством антивирусов на VirusTotal — 3/61. Даже сегодня меньше половины антивирусных движков видят злонамеренную составляющую.

 

Эксперты убеждены, что киберпреступникам помогает использование формата JPEG, благодаря которому удаётся скрыть присутствие вредоносной программы от ряда защитных инструментов.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru