GitHub будет удалять коды эксплойтов, используемых в реальных атаках

GitHub будет удалять коды эксплойтов, используемых в реальных атаках

GitHub будет удалять коды эксплойтов, используемых в реальных атаках

Правила сообщества GitHub претерпели некоторые изменения, коснувшиеся публикации кодов демонстрационных эксплойтов (PoC, proof-of-concept). Теперь площадка будет более внимательно относиться к используемым в реальных атаках уязвимостям.

Кстати, уже можно разобрать новую политику на примере. Нгуен Чжан в марте загрузил на GitHub PoC-эксплойт, использующий печально известную связку уязвимостей ProxyLogon в Microsoft Exchange.

Вскоре после этого Чжан получил от GitHub электронное письмо, уведомляющее об удалении кода в связи с нарушением правил использования площадки. Представители GitHub заявили, что PoC-код необходимо было убрать, чтобы защитить серверы Microsoft Exchange от реальных кибератак, в ходе которых злоумышленники эксплуатировали вышеназванную связку брешей.

«Мы понимаем, что публикация демонстрационного эксплойта преследует безобидные цели, помогающие сообществу специалистов по кибербезопасности изучать способы эксплуатации. Однако наша задача — сохранить баланс между пользой и откровенным вредом от публикации proof-of-concept», — отметили в GitHub.

Тем не менее, учитывая даже такое доходчивое объяснение, GitHub столкнулся с недовольством экспертов, обвинивших площадку в излишней лояльности к Microsoft, чей продукт и был затронут уязвимостями. Напомним, что Microsoft выкупила GitHub.

После этого сервис объявил о запрете репозиториев, созданных для размещения вредоносных программ и потенциально выступающих в роли командных серверов (C2) в кампаниях злоумышленников. Загружать эксплойты при этом всё ещё дозволяется, однако они должны содержать новую информацию для исследователей в области кибербезопасности.

Помимо этого, в GitHub пообещали реагировать на обратную связь и постоянно совершенствовать правила использования сервиса.

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

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox появилась новая модель машинного обучения, которая помогает выявлять неизвестные и скрытые вредоносные программы. Песочница анализирует поведение программ по сетевой активности и может заметить угрозы, которые не удаётся поймать обычными методами.

Разработчики отмечают, что один из самых надёжных способов обнаружить зловред — это изучение подозрительных следов в сетевом трафике.

Новая ML-модель как раз обучена отличать «чистые» данные от вредоносных, разбирая пакеты и фиксируя нетипичные признаки поведения.

За последние полгода в песочницу добавили сотни новых правил и сигнатур для анализа трафика, что позволило расширить набор инструментов для поиска программ-вымогателей и атак нулевого дня.

Ещё одно заметное нововведение — проверка QR-кодов. Согласно исследованию, почти половина писем с QR-ссылками содержит зловред или спам. Теперь система может извлекать такие ссылки из писем и вложений и анализировать их на предмет угроз.

Появилась и дополнительная гибкость для специалистов по безопасности: можно писать собственные YARA-правила, настраивать очередь проверки и задавать приоритеты анализа в зависимости от источника или типа файла.

Кроме того, PT Sandbox научилась работать с S3-совместимыми облачными и локальными хранилищами — это позволяет проверять безопасность загружаемых данных вроде кода, изображений или архивов.

И наконец, через веб-интерфейс теперь можно вручную запускать поведенческий анализ отдельных файлов. Это даёт возможность глубже исследовать подозрительные объекты и быстрее реагировать на потенциальные атаки.

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