Вышла новая R-Vision TIP с расширенной моделью данных

Вышла новая R-Vision TIP с расширенной моделью данных

Вышла новая R-Vision TIP с расширенной моделью данных

Компания R-Vision выпустила новую версию платформы управления данными киберразведки R-Vision Threat Intelligence Platform (TIP) 1.17. Ключевые изменения затронули модель данных продукта, возможности распределенных сенсоров обнаружения индикаторов компрометации, обработку свободно распространяемых потоков данных об угрозах и формирование бюллетеней.

Для повышения качества описания угроз в R-Vision TIP 1.17 расширили модель данных. Теперь в правилах автоматизации продукта появились фильтры, позволяющие формировать атомарные выборки индикаторов компрометации, связанные с конкретной угрозой, киберпреступной группировкой или вредоносной программой. Для максимального сужения выборки аналитики SOC могут добавлять сразу несколько фильтров. Полученные данные можно экспортировать или, например, отправить в SIEM-систему для поиска релевантных индикаторов компрометации.

В новой версии платформы разработчики также улучшили распределенные сенсоры, предназначенные для сбора индикаторов на удаленных площадках рядом с потоком данных SIEM-системы. Теперь для каждого из них можно добавить свою политику, определяющую срок автоматического удаления собранных данных.

Еще одно новшество R-Vision TIP 1.17 касается обработки open source фидов об угрозах. Теперь при добавлении CSV-фидов пользователю доступен конструктор, в котором можно указать, какие объекты и из каких колонок должна собирать платформа. Это дает возможность собирать из CSV-фидов не только индикаторы компрометации, но и ценный контекст для получения более точной информации об угрозе, например, имена вредоносного ПО, временные метки, название вредоносной группировки или кампании.

Кроме того, в R-Vision TIP 1.17 расширены возможности по формированию информационных материалов об угрозах и уязвимостях. Ранее для каждой уязвимости в платформе нужно было создавать отдельные бюллетени, теперь же можно сформировать единый бюллетень о множественных угрозах. Эта функция призвана повысить удобство работы ИБ-аналитиков при необходимости распространить информацию и рекомендации по защитным мерам от связанных угроз.

«Мы планомерно развиваем как движок обработки TI-данных, так и возможности по удобному и быстрому поиску угроз внутри инфраструктуры. Первое позволяет более эффективно и качественно собирать данные TI, дает пользователям широкий кругозор и охват источников, второе помогает гибко и оперативно определять, подвержена ли инфраструктура организации актуальным для нее угрозам. Широкие возможности по сбору данных из различных источников, нормализация, валидация, механизмы управления жизненным циклом крайне важны, так как позволяют получать знания о ландшафте угроз и своевременно реагировать на них», — отметил Антон Соловей, менеджер продукта R-Vision Threat Intelligence Platform.

Кибершпионы в России переключились на НИОКР и инженерные предприятия

Доля кибератак на российские организации, совершаемых с целью шпионажа, заметно выросла. По данным портала киберразведки BI.ZONE Threat Intelligence, в 2025 году на шпионские операции пришлось уже 37% атак (против 21% годом ранее). Иными словами, если раньше шпионской была примерно каждая пятая атака, то теперь — уже почти каждая третья.

При этом госсектор остаётся для таких группировок целью номер один. На органы государственного управления приходится 27% атак шпионских кластеров.

Но интерес злоумышленников всё чаще смещается и в сторону науки и технологий. Доля атак на организации, связанные с НИОКР, за год выросла вдвое — с 7% до 14%.

Как отмечает руководитель BI.ZONE Threat Intelligence Олег Скулкин, рост доли шпионских атак почти в полтора раза стал одним из ключевых трендов 2025 года. По его словам, специалисты наблюдают более 100 кластеров, нацеленных на Россию и страны СНГ, и около 45% из них — это именно шпионские группировки.

Интересно, что такие кластеры сильно различаются по уровню подготовки. В одних случаях злоумышленники применяют технически сложные инструменты, но выдают себя плохо составленными фишинговыми письмами. В других — атаки относительно простые, зато адаптированы под локальный контекст и выглядят максимально правдоподобно.

Так, во второй половине декабря 2025 года группировка Rare Werewolf атаковала научно-исследовательское и производственное предприятие оборонно-промышленного комплекса. Жертве отправили письмо якобы с коммерческим предложением на поставку и монтаж сетевого оборудования — от имени сотрудника научно-производственного центра беспилотных систем.

Во вложении не было классических зловредов. Вместо этого использовались легитимные инструменты: AnyDesk для удалённого доступа, 4t Tray Minimizer для скрытия окон и утилита Blat — для незаметной отправки похищенных данных. Такой подход позволяет дольше оставаться незамеченными и обходить системы защиты.

Впрочем, легитимными программами дело не ограничивается. Почти все шпионские кластеры активно применяют зловред собственной разработки. Новые самописные инструменты помогают обходить средства защиты и закрепляться в инфраструктуре на длительное время.

Кроме того, такие группировки, как правило, не стеснены в ресурсах. Они могут позволить себе покупку дорогостоящих эксплойтов, включая 0-day. Ранее специалисты BI.ZONE фиксировали атаки кластера Paper Werewolf, который, предположительно, приобрёл на теневом форуме эксплойт к уязвимости в WinRAR за 80 тысяч долларов.

Судя по динамике, кибершпионаж становится всё более системным и профессиональным — и явно не собирается сдавать позиции.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru