Microsoft: Атаковавшие SolarWinds хотели добраться до данных в облаке

Microsoft: Атаковавшие SolarWinds хотели добраться до данных в облаке

Microsoft: Атаковавшие SolarWinds хотели добраться до данных в облаке

Представители Microsoft назвали конечную цель киберпреступников, атаковавших корпорацию SolarWinds, — добраться до данных, хранящихся в облаке жертв. Именно ради этого злоумышленники развернули бэкдор Sunburst/Solorigate в локальной сети.

Команда Microsoft 365 Defender, изучившая кибероперацию, пришла к выводу, что для проникновения в сеть жертвы атакующие использовали бэкдор Sunburst. Уже следующим шагом преступники пытались получить доступ к данным в облаке.

«После такой крупной подготовительной фазы, которая помогла злоумышленникам создать внушительную точку опоры, им оставалось лишь выбрать жертву, с которой они хотели "работать" дальше», — пишет Microsoft.

«Исходя из результатов нашего расследования, следующие ступени атаки были направлены на получение доступа к облачным хранилищам атакованных организаций».

В предыдущей статье Microsoft также указывала на попытку киберпреступников сгенерировать SAML-токены, которые позволили бы пройти аутентификацию, необходимую для доступа к данным в облаке.

 

Исследователи из Microsoft 365 Defender расписали алгоритм, который взяли за основу злоумышленники:

  1. Использовать вредоносные DLL SolarWinds для активации бэкдора, который позволял атакующим удалённо контролировать устройство и управлять им.
  2. Использовать открытый бэкдором доступ для кражи учётных данных, повышения привилегий и латерального продвижения по сети.
  3. Использовать созданные собственноручно токены SAML для доступа к облачным ресурсам и извлечь электронные письма жертвы.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru