APT-группа FamousSparrow атакует бизнес и госсектор через ProxyLogon

APT-группа FamousSparrow атакует бизнес и госсектор через ProxyLogon

APT-группа FamousSparrow атакует бизнес и госсектор через ProxyLogon

Эксперты ESET изучили modus operandi новой APT-группы, которую они нарекли FamousSparrow. Злоумышленники проникают в сети госструктур и частных компаний через уязвимости веб-приложений, в том числе Microsoft Exchange.

Эта хакерская группировка, по данным ESET, действует в интернете с 2019 года. Ее боевой арсенал включает уникальный бэкдор — исследователи идентифицируют его как SparrowDoor. Очевидной связи с другими APT-группами не выявлено, хотя зафиксированы случаи, когда FamousSparrow использовала чужую программу-загрузчик или уже засветившийся C2-домен.

В марте этого года ОПГ начала штурмовать свои мишени через уязвимости в Microsoft Exchange Server, известные под общим именем ProxyLogon. Хакеры обнаружили эти лазейки раньше выхода патчей и быстро взяли их на вооружение — как и некоторые их коллеги по цеху (в ESET знают более десятка таких APT-групп).

К сожалению, несмотря на наличие патчей, проблема ProxyLogon, видимо, далеко не везде решена на местах. В середине лета она вышла в топ списков уязвимостей, наиболее популярных у злоумышленников, и актуальна до сих пор.

Кроме дыр в Microsoft Exchange, хакеры FamousSparrow в качестве точки входа используют также уязвимости Microsoft SharePoint и Oracle Opera. На взломанном сервере устанавливается бэкдор (SparrowDoor); анализ показал, что вредоносный код загружается в память текущего процесса по методу подмены DLL.

Инструментарий взломщиков также включает две кастомные версии Mimikatz. NetBIOS-сканер (Nbtscan) и небольшую утилиту для получения данных из памяти — таких, как логины и пароли.

Исследователи выявили порядка 20 очагов заражения, возникших в результате атак FamousSparrow. Хакеры наследили по всему миру — в Европе (Великобритания, Франция, Литва), обеих Америках (Канада, Бразилия, Гватемала), Азии, Африке, на Ближнем Востоке. Заражений в США, к удивлению экспертов, пока не обнаружено.

 

Основной целью атак FamousSparrow предположительно является шпионаж. Примечательно, что большинство жертв этой APT-группы — держатели гостиниц. В комментарии для The Register представитель ESET высказал такое предположение:

«Кибершпионы интересуются отелями, чтобы следить за своей целью во время ее путешествий. К тому же, проникнув в сеть отеля, они получают возможность отслеживать трафик всех гостей».

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru