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.

VK научила ИИ-модель следить за интересами пользователей во всех сервисах

VK научила одну ИИ-модель следить за интересами пользователей сразу в нескольких своих сервисах. Лайки, репосты, комментарии, пропуски и другие обезличенные действия теперь складываются в единый нейропрофиль. Технология уже работает во «ВКонтакте», VK Видео и VK Клипах. В основе решения лежит трансформерная модель.

Она учитывает не только само действие, но и контекст: в каком сервисе оно произошло, с каким контентом, у какого автора, как давно и после каких событий. Ведь просмотр длинного ролика в VK Видео и молниеносный свайп в VK Клипах — сигналы совершенно разного калибра.

Объединив их, модель должна точнее отличать устойчивые интересы от случайных действий. Иначе один неосторожный лайк, и лента уже неделю уверена, что пользователь мечтает смотреть исключительно обзоры пылесосов.

По данным VK, после внедрения нейропрофиля время просмотра контента в VK Клипах выросло на 5,5%. Следующим шагом стало нейросетевое ранжирование: алгоритм в реальном времени сопоставляет интересы пользователя с характеристиками публикаций и решает, что поднять в ленте, а что отправить подальше.

В ходе экспериментов пользователи стали на 15% чаще делиться контентом, на 10% чаще открывать его на весь экран и на 5% чаще ставить лайки. Таким образом, VK получила не только более цепкие рекомендации, но и более эффективный инструмент для показа рекламы.

Технология работает внутри Discovery-платформы VK, запущенной в 2025 году. Она объединяет инфраструктуру рекомендаций, поиска и рекламы во всех продуктах компании. Благодаря этому нейропрофиль и новое ранжирование можно подключать к другим сервисам без капитального ремонта их архитектуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru