Все фреймворки для APT-атак на изолированные сети АСУ ТП используют USB

Все фреймворки для APT-атак на изолированные сети АСУ ТП используют USB

Все фреймворки для APT-атак на изолированные сети АСУ ТП используют USB

Эксперты ESET изучили 17 наборов вредоносных компонентов, которые APT-группы применяли для атак на физически изолированные системы SCADA и АСУ ТП. Как оказалось, все эти фреймворки заточены под Windows, а для вывода данных из закрытой сети используют USB-накопители.

Изоляция SCADA, АСУ ТП или ОТ-инфраструктуры от корпоративной среды и интернета — традиционная мера защиты объектов КИИ от киберугроз. Однако «воздушная прослойка» никогда не обеспечивала полной безопасности, хотя и усложняла взлом критически важных систем.

Связь с изолированной сетью обычно осуществляется с помощью физического устройства — USB-флешки или внешнего жесткого диска. Как оказалось, авторы шпионских атак на КИИ на протяжении15 лет использовали именно этот вектор для проникновения в интересующие их закрытые системы.

Проведенное в ESET исследование показало, что не менее 75% фреймворков для атак на изолированные сети полагаются на вредоносный файл LNK (вспомним Stuxnet) либо AutoRun, записанный на флешку. Зловред при этом может использоваться не только для компрометации целевой системы, но и для дальнейшего продвижения по закрытой сети.

Основным отличительным признаком инструментов атаки, изученных в ESET, является способ заражения USB-накопителя, поэтому эксперты условно разделили фреймворки на две группы — работающие в системе, обеспечивающей связь с изолированной сетью, и работающие офлайн. Первые после установки развертывают вредоносный компонент, который отслеживает подключение флешки и автоматом внедряет в нее код для взлома системы, отделенной «воздушным зазором».

 

Офлайн-фреймворки (Brutal Kangaroo, USBThief, ProjectSauron) предполагают использование заранее подготовленной флешки, способной обеспечить автору атаки бэкдор.

 

Большинство изученных инструментов обеспечивает атакующему одностороннюю связь с целевой системой — для вывода данных. Наиболее продвинутые фреймворки могут поддерживать и обратную связь (на рисунках показано желтыми стрелками).

Некоторые фреймворки, рассмотренные в ESET (полный список см. в полнотекстовом PDF-отчете):

По данным «Лаборатории Касперского», в настоящее время вредоносные USB-устройства — вторая по значимости киберугроза для АСУ ТП (после атак из интернета). Эксперты также отметили растущий интерес APT-групп к таким объектам: раньше они ежегодно фиксировали в этой сфере единичные целевые атаки, теперь счет идет на десятки.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru