MaxPatrol SIEM выявляет атаки на софт для виртуализации VMware vSphere

MaxPatrol SIEM выявляет атаки на софт для виртуализации VMware vSphere

MaxPatrol SIEM выявляет атаки на софт для виртуализации VMware vSphere

Пользователи системы MaxPatrol SIEM 6.1 теперь могут выявлять активность злоумышленников в платформе виртуализации VMware vSphere. Это поможет предотвратить кражу данных, нарушение работы средств защиты, простои в бизнес-процессах и другие последствия атак на виртуальную инфраструктуру.

В настоящее время, по данным компании Spiceworks, 79% крупных организаций по всему миру используют vSphere. Таким образом, если вы пользуетесь MaxPatrol SIEM, теперь вы сможете выявлять подозрительные события, возникающие при работе VMware vSphere.

Чтобы усовершенствовать обнаружение аномальной активности, специалисты Positive Technologies разработали специальный пакет экспертизы, включающий в себя правила обнаружения киберугроз.

В результате пользователь получит уведомление, если злоумышленники клонируют критически важные виртуальные машины (контроллеры домена, VPN-, DNS- или DHCP-серверы), скопируют файлы с жесткого диска виртуального сервера или попытаются отключить виртуальные машины, где развёрнуты средства защиты информации (СЗИ).

При этом MaxPatrol SIEM автоматически определяет виртуальные машины, на которых хранятся критически важные данные или развёрнуты средства защиты информации. Более того, список машин для мониторинга можно добавить вручную.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru