Платформу BI.ZONE ThreatVision интегрировали с IoC-потоком от ESET

Платформу BI.ZONE ThreatVision интегрировали с IoC-потоком от ESET

Платформу BI.ZONE ThreatVision интегрировали с IoC-потоком от ESET

ESET и BI.ZONE сообщили об интеграции своих технологий для защиты бизнеса от деструктивных сценариев. В частности платформа BI.ZONE ThreatVision, предназначенная для обнаружения киберугроз и локализации вредоносной активности, теперь задействует потоки данных ESET об актуальных угрозах международного масштаба.

Специалисты компаний отметили, что бизнес в последнее время стал частым объектом атак. В 2020 году, например 54% компаний по всему миру столкнулись по меньшей мере с одним киберинцидентом.

Эксперты также прогнозируют рост ущерба от киберпреступлений, который к 2022 году может достигнуть $8 триллионов.

В таких условиях для бизнеса очень важно автоматизировать сбор индикаторов компрометации (Indicator of Compromise, IoC) и выгрузку данных в удобном формате — это позволит сэкономить трудозатраты и повысить эффективность.

BI.ZONE ThreatVision как раз находит информацию о киберугрозах, известных другим вендорам. Помимо этого, платформа может интегрировать потоки IoC в наиболее популярные средства защиты.

Для формирования массива данных об индикаторах компрометации используются более 100 млн датчиков по всему миру, а также множество трекеров ботнетов. В результате заказчик получает грамотную категоризацию данных, актуальных для конкретной отрасли бизнеса.

Александр Пирожков, руководитель направления ESET Threat Intelligence, также подчеркнул, что на сегодняшний день среднее время обнаружения взлома инфраструктуры — 200 дней, что фактически недопустимо.

«За это время злоумышленники успеют подготовить разрушительный сценарий для любой компании», — объясняет Пирожков.

А директор блока экспертных сервисов BI.ZONE Евгений Волошин уверен, что сотрудничество с ESET поможет объединить технологии и опыт в сфере защиты корпоративных информационных систем.

Leek Likho подключила ИИ к атакам на российские организации

Киберпреступная группировка Leek Likho решила, что обычных вредоносных скриптов уже мало, и начала активно подключать ИИ к своим атакам. По данным «Лаборатории Касперского», в 2026 году злоумышленники использовали большие языковые модели для тонкой настройки вредоносных инструментов под конкретные цели — в основном организации из российского госсектора.

Теперь зловреды тоже проходят персонализацию. Исследователи отмечают, что Leek Likho остаётся активной как минимум с 2025 года и постоянно меняет инфраструктуру, методы маскировки и инструменты.

Но сама схема атак остаётся классической: социальная инженерия, многоступенчатая загрузка и использование легитимных сервисов, чтобы не вызывать лишних подозрений.

Главный входной билет — Telegram. Именно через него злоумышленники обычно выходят на жертв. Они рассылают ссылки, которые маскируются под файлообменники или страницы загрузки файлов Telegram. Иногда используют и Dropbox. После перехода жертва скачивает архив с сюрпризом внутри.

В архиве находится LNK-файл с двойным расширением вроде Proekt_prikaza_681_o_pooshchrenii.pdf.lnk. В стандартном интерфейсе Windows он выглядит как обычный PDF-документ — например, приказ о назначении или поощрении. Классика корпоративного жанра: срочно ознакомьтесь.

 

Но после открытия запускается цепочка заражения. Дополнительные вредоносные инструменты маскируются под популярные приложения, например софт для работы с базами данных. Затем данные с устройства собираются и отправляются атакующим через rclone — вполне легитимный инструмент для работы с облачными хранилищами, который хакеры давно полюбили за удобство и низкий уровень подозрений со стороны защиты.

Самое интересное — поведение самих вредоносных скриптов. По данным «Лаборатории Касперского», для каждой цели Leek Likho слегка меняет код, названия файлов и структуру инструментов. Иногда отличаются только номера приказов в названиях документов, иногда — сами сценарии выполнения вредоносных действий. В код могут добавляться бессмысленные операции, которые ничего не делают, кроме одной вещи: мешают детектированию.

Исследователи считают, что именно здесь группировка активно использует ИИ. Большие языковые модели помогают быстро генерировать новые варианты скриптов, менять названия файлов и слегка перестраивать код, чтобы сигнатурная защита и аналитики каждый раз видели чуть-чуть другую атаку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru