ФБР обвинило российских хакеров во взломе государственных сетей США

ФБР обвинило российских хакеров во взломе государственных сетей США

ФБР обвинило российских хакеров во взломе государственных сетей США

Власти США обвинили киберпреступную группировку, якобы спонсируемую Кремлём, во взломе государственных сетей Америки. Вопрос доказательств, как это обычно бывает, выглядит весьма размытым.

Информацию о вторжении российских хакеров опубликовали Агентство кибербезопасности и защиты инфраструктуры (CISA) США и ФБР.

По словам западных спецслужб, за кибероперацией стоит группировка Energetic Bear, которая также известна сообществу под именами TEMP.Isotope, Berserk Bear, TeamSpy, Dragonfly, Havex, Crouching Yeti и Koala.

В Вашингтоне отметили, что Energetic Bear атакует множество государственных сетей как минимум с февраля 2020 года. Также, по словам ФБР, группа не обошла стороной организации из сферы авиации.

В ходе последних атак Energetic Bear удалось «успешно взломать сетевую инфраструктуру» и извлечь данные по меньшей мере с двух серверов. Ранее ФБР и CISA уже описывали кибератаки на госструктуры, называя в качестве виновников успешной операции уязвимости в Windows и VPN. Сейчас же спецслужбы рассказали о продолжении этой же кампании.

Согласно описанию, российские хакеры использовали всем известные уязвимости для взлома сетевого оборудования. После этого баги помогли им повысить права и выкрасть конфиденциальные данные.

Речь идёт об уязвимостях в шлюзах Citrix (CVE-2019-19781), почтовых серверах Microsoft Exchange (CVE-2020-0688), Exim (CVE 2019-10149) и Fortinet SSL VPN (CVE-2018-13379).

Для латерального передвижения по сети злоумышленники использовали знаменитую брешь Zerologon, потом извлекали учётные данные Windows Active Directory (AD) и использовали их для изучения сети.

43% использующих ИИ компаний ищут с его помощью уязвимости

Автоматизация рутины по-прежнему остаётся самым популярным сценарием использования ИИ в информационной безопасности. Но рынок постепенно идёт дальше. Как показал опрос «АМ Медиа», проведённый среди зрителей и участников эфира «Практика применения машинного обучения и ИИ в ИБ», почти половина компаний, уже использующих ИИ, применяют его для поиска уязвимостей и анализа защищённости.

Эфир стал продолжением предыдущей дискуссии о роли ИИ в кибербезопасности.

Если раньше речь шла в основном о теории и ожиданиях, то теперь эксперты обсуждали реальные кейсы: как выстроить пайплайн ИИ в ИБ, какие задачи он уже закрывает и какие решения действительно работают у заказчиков.

Судя по результатам опроса, 64% компаний используют ИИ для автоматизации повседневных задач. Но на этом применение не ограничивается. 43% респондентов задействуют его для поиска уязвимостей и усиления защиты. 32% — для классификации и описания инцидентов, что особенно актуально при текущем объёме событий.

Около четверти применяют ИИ для первичного триажа в SOC и автоматизированного реагирования по сценариям. А 14% доверяют ему даже поведенческий анализ в антифроде.

CEO SolidSoft Денис Гамаюнов считает такие цифры закономерными: по его словам, поиск уязвимостей — «вполне нативная задача» для больших языковых моделей. Однако он напомнил о рисках: компании должны чётко понимать, где проходит граница между использованием инструмента и возможной утечкой конфиденциальных данных внешнему провайдеру.

Заместитель генерального директора по инновациям «СёрчИнформ» Алексей Парфентьев также отметил, что результаты выглядят реалистично. По его мнению, к вероятностным алгоритмам в блокирующих средствах защиты пока относятся с осторожностью, а большинство кейсов использования ИИ в ИБ всё же связано с управленческими и вспомогательными задачами.

Более оптимистичную позицию озвучил руководитель группы развития платформы SOC Yandex Cloud Дмитрий Руссак. По его словам, команда с самого начала активно тестировала LLM, а отдельные идеи удалось масштабировать на всю инфраструктуру. В итоге ИИ используется не только для автоматизации, но и для разбора алертов, управления доступами и поиска уязвимостей.

В целом эксперты сошлись во мнении: современные модели всё ещё страдают от нехватки контекста и специализированных знаний. Поэтому внедрять ИИ нужно аккуратно — с пониманием, какие данные он получает, какие доступы имеет и где требуется обязательный человеческий контроль.

Тем не менее тренд очевиден: ИИ в ИБ перестаёт быть экспериментом и всё чаще становится рабочим инструментом — не только для автоматизации, но и для реального усиления защиты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru