Microsoft рассказала, как атаковавшим SolarWinds удалось скрыть операции

Microsoft рассказала, как атаковавшим SolarWinds удалось скрыть операции

Microsoft рассказала, как атаковавшим SolarWinds удалось скрыть операции

Специалисты продолжают публиковать новую информацию о методах крайне подготовленных киберпреступников, скомпрометировавших цепочку поставок SolarWinds. На этот раз исследователи из Microsoft рассказали об уловках группировки, позволивших им ускользнуть от обнаружения и оставаться незамеченными на протяжении долгого времени.

В декабре Microsoft и FireEye обнаружили бэкдор, который использовался  в атаке на SolarWinds. Он получил имя Sunburst (или Solorigate). Чуть позже эксперты Crowdstrike доложили о ещё нескольких вредоносах: Sunspot, Teardrop.

«Есть одна упущенная деталь в сложной цепочке атак — передача процесса от бэкдора Solorigate к загрузчику Cobalt Strike», — гласит новый пост Microsoft. — «Как показало наше расследование, атакующие убедились в том, что эти два компонента максимально разделены. Так они хотели уйти от детектирования».

Специалисты также считают, что киберпреступная группировка начала деятельность в мае 2020 года и при этом «потратила месяц на выбор жертвы и подготовку вредоносных семплов и инфраструктуры командных центров (C2)».

В Microsoft подчеркнули, что злоумышленники уделили особое внимание скрытности — каждая деталь учитывалась и обдумывалась с целью избежать обнаружения своего присутствия в системах жертв. Именно по этой причине атакующие максимально разделили выполнение загрузчика Cobalt Strike и процесс SolarWinds.

«Расчёт киберпреступников был следующим: даже если бы они потеряли имплант Cobalt Strike из-за детектирования, бэкдор SolarWinds всё равно остался бы в тени», — продолжает Microsoft.

Эксперты добавили, что каждый образец библиотеки Cobalt Strike был уникальным, злоумышленники старались всеми силами избегать повторного использования имени файла или директории. Этого же принципа атакующие строго придерживались в отношении имён функций, HTTP-запросов, C2-доменов, временных меток, метаданных файлов и т. п.

Бинарники преступники переименовывали и пытались замаскировать под уже установленные в системе программы.

Минцифры создаст полигон для тестирования систем с ИИ на безопасность

Минцифры планирует создать киберполигон для тестирования систем с искусственным интеллектом (ИИ) на безопасность. В первую очередь речь идёт о решениях, предназначенных для применения на объектах критической инфраструктуры, а также о системах с функцией принятия решений.

О том, что министерство ведёт работу над созданием такого полигона, сообщил РБК со ссылкой на несколько источников.

Площадка будет использоваться для тестирования ИИ-систем, которые в дальнейшем должны пройти сертификацию ФСТЭК и ФСБ России. Это предусмотрено правительственным законопроектом «О применении систем искусственного интеллекта органами, входящими в единую систему публичной власти, и внесении изменений в отдельные законодательные акты».

Документ вводит четыре уровня критичности ИИ-систем:

  • минимальный — влияние на безопасность отсутствует или минимально;
  • ограниченный;
  • высокий — относится к системам, используемым на объектах критической информационной инфраструктуры;
  • критический — системы, способные угрожать жизни и здоровью людей или безопасности государства, а также автономные комплексы, принимающие самостоятельные решения.

Определять уровень критичности будет Национальный центр искусственного интеллекта в сфере госуправления при правительстве. Эта же структура займётся ведением реестра сертифицированных ИИ-систем.

Конкретные требования к сертификации планируется закрепить в отдельных нормативных документах, которые пока находятся в разработке. На текущем этапе единственным обязательным условием является включение программного обеспечения в реестр Минцифры.

По данным «Российской газеты», распространять новые требования на коммерческие ИИ-решения не планируется. При этом в аппарате первого вице-премьера Дмитрия Григоренко пояснили, что ключевая цель законопроекта — снизить риски применения ИИ в сферах с высокой ценой ошибки, включая здравоохранение, судопроизводство, общественную безопасность и образование.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru