Биопроизводственные предприятия атакует метаморфный троян Tardigrade

Биопроизводственные предприятия атакует метаморфный троян Tardigrade

Биопроизводственные предприятия атакует метаморфный троян Tardigrade

Эксперты НКО Bioeconomy Information Sharing and Analysis Center (BIO-ISAC) предупреждает производителей вакцин о появлении новой APT-угрозы — трояна, которому было присвоено кодовое имя Tardigrade. Новоявленный зловред, обладающий функциями загрузчика и бэкдора, умеет быстро приспосабливаться к окружению и работать автономно.

В этом году Tardigrade был дважды обнаружен при разборе целевых атак в области биопроизводства — весной и в октябре. Хакеры запустили в сети шифровальщика, но, против ожидания, не настаивали на уплате выкупа, да и сама записка с требованием была выполнена довольно небрежно.

Как оказалось, авторы атак приготовили жертвам еще один «подарок» — Windows-трояна, способного загружать других вредоносов и модифицировать файлы. На первый взгляд он был схож со Smoke Loader / Dofoil, однако анализ показал, что новый зловред гораздо сложнее и предлагает больше возможностей для кастомизации.

После установки Tardigrade ищет сохраненные пароли, запускает кейлоггер, начинает выводить данные и открывает бэкдор. Новобранец также оказался метаморфным — он умеет редактировать и изменять свой код, создавая новые копии. Перекомпиляция производится после установки соединения с C2-сервером — по всей видимости, компилятор скачивается оттуда.

В результате сигнатуры Tardigrade постоянно меняются. Исследователи протестировали зловреда почти 100 раз и при каждом прогоне получали новую сборку и новый вариант коммуникаций. Это сильно затрудняет обнаружение с помощью сигнатурного анализа. Когда в BIO-ISAC только приступили к анализу, их находку детектировали лишь два антивируса на VirusTotal; к 24 ноября их число увеличилось до 47.

В тех случаях, когда C2-сервер недоступен, троян переходит на автономный режим и сам выбирает файлы для модификации, пригодные для заражения машины в сети, а также принимает решения по эскалации привилегий.

Судя по сложности кода, Tardigrade по карману только какой-нибудь APT-группе. Уже понятно, что целью атак, попавших в поле зрения экспертов, являлся как минимум шпионаж, а возможно, и саботаж в придачу.

 

Распространяется вредонос, по всей видимости, с помощью адресных рассылок. Нельзя исключить и другие возможности — зараженные USB-флешки, использование способности Tardigrade самостоятельно перемещаться в другие сети при наличии правильных межсоединений.

В качестве IoC исследователи отметили обращения к серверам AWS, GoDaddy и CDN-провайдера Akamai.

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

34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

2ГИС решила разобраться, как себя чувствует русскоязычное QA-сообщество: чем пользуются тестировщики, как устроены процессы и как в работу проникает искусственный интеллект. В исследовании поучаствовали 570 QA-специалистов, почти половина из них работают в крупных компаниях.

57% опрошенных сказали, что подключаются к разработке фич ещё на этапе обсуждения требований — то есть задолго до появления кода.

Лишь 20% приходят в проект только после завершения разработки. А вариант «подключаюсь, когда в продакшене что-то сломалось» — уже почти экзотика.

89% команд используют автотесты — от юнитов до UI. Но вот инструменты вокруг них, вроде поддержки, аналитики и стабильности, применяют далеко не все. Например, код-ревью автотестов делают только 39% опрошенных, а 28% команд вообще не отслеживают никаких метрик и работают «вслепую».

ИИ используют не все, и в основном — для рутинных задач

Хотя ИИ уже прочно вошёл в мир тестирования, чаще всего его применяют для типовых задач:

  • написание тестового кода (34%),
  • генерация тест-кейсов (28%),
  • и тестовых данных (26%).

 

Более продвинутые сценарии вроде анализа тестов, автоматического поиска багов и визуального тестирования пока используются редко. Например, только 5% автоматизируют дефект-дискавери, и лишь 4% пробуют AI для визуальных проверок. А 22% QA-специалистов вообще не используют ИИ в своей работе.

Главные проблемы в тестировании

На первом месте — сжатые сроки. Об этом сказали 71% участников опроса. На втором — слабое вовлечение QA в процессы (40%) и нехватка квалифицированных специалистов (37%).

Как измеряют качество

  • Главная метрика — количество найденных багов (58%).
  • Покрытие автотестами учитывают 43%, покрытие кода — только 23%.
  • Стабильность тестов (например, чтобы они не «флапали») отслеживают всего 15% команд.

Что будет с профессией дальше? Мнения разделились:

  • 37% считают, что всё уйдёт в тотальную автоматизацию;
  • 35% уверены, что ничего особо не поменяется;
  • почти треть верит, что QA станет глубже интегрироваться в специфические направления вроде ИБ и производительности;
  • 27% видят будущее за DevOps и SRE — то есть тесной работой на всех этапах: от разработки до эксплуатации.
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