Таинственная кибергруппа управляла сотнями узлов в сети Tor с 2017 года

Таинственная кибергруппа управляла сотнями узлов в сети Tor с 2017 года

Таинственная кибергруппа управляла сотнями узлов в сети Tor с 2017 года

Таинственная киберпреступная группировка с 2017 года запустила тысячи серверов на входном, среднем и выходном уровнях «луковой» сети Tor. Исследователи в области кибербезопасности считают, что это была попытка деанонимизировать пользователей Tor. Группе присвоили имя KAX17.

По данным специалистов, на пике своей активности злоумышленники контролировали более 900 вредоносных серверов, часть которых служили входными точками, ещё часть — узлами среднего уровня и точками выхода.

Как правило, задача таких узлов заключается в шифровании и анонимизации трафика пользователей, когда он входит и покидает сеть Tor. Этого получается добиться за счёт создания гигантской сети прокси-серверов, перебрасывающих друг другу соединение.

Стоит отметить, что добавленные в Tor-сеть серверы должны включать контактную информацию (например, адрес электронной почты). Это условие необходимо для того, чтобы администраторы сети и правоохранительные органы смогли связаться с операторами сервера в случае некорректной конфигурации или жалобы.

Тем не менее этим правилом часто пренебрегают и добавляют в сеть Tor серверы без указанной контактной информации, поскольку для приемлемого уровня конфиденциальности необходимо большое количество узлов.

Специалист по защите информации, известный под онлайн-псевдонимом Nusenu, не так давно обратил внимание на интересный паттерн Tor-узлов без контактной информации. Впервые своими наблюдениями эксперт поделился в 2019 году.

Присвоив операторам этих серверов имя KAX17, Nusenu позже обнаружил, что активность этой группы уходит корнями в 2017 год. Злоумышленники регулярно добавляли в сеть серверы без данных для связи. Большая часть этих серверов выступала в качестве входных точек и узлов среднего уровня, но были также и точки выхода.

Как пояснил Nusenu, это странное поведение, поскольку обычно киберпреступники используют именно выходные узлы, чтобы иметь возможность модифицировать пользовательский трафик. Так делала, например, группировка BTCMITM20.

У KAX17, судя по всему, задача другая — собрать побольше информации о подключающихся к сети пользователях. Согласно результатам исследования, в какой-то момент была 16-процентная вероятность подключиться к Tor через один из серверов злоумышленников, 35% — наткнуться на один из узлов KAX17 среднего уровня и 5% — стать жертвой на выходе из сети.

Касперская: ИИ не уволит программистов, а заставит их работать по-другому

Искусственный интеллект не оставит айтишников без работы, он лишь перекроит их обязанности. Таким мнением в интервью ТАСС поделилась президент InfoWatch и глава ассоциации «Отечественный софт» Наталья Касперская.

По её словам, генеративные модели способны ошибаться и галлюцинировать, поэтому оставить их без человеческого присмотра не получится.

Программисты будут меньше писать код вручную и больше ставить задачи ИИ, разбивать их на части и проверять результат. Вокруг нейросетей уже возникает целая «обвязка» из специалистов, которые ими управляют.

«Специальности мутируют», — резюмировала Касперская.

Массовые увольнения разработчиков из-за ИИ она считает неэффективными. Некоторые американские компании, по её данным, уже возвращают сокращённых сотрудников после падения качества и роста числа ошибок.

Работы айтишникам добавит и растущий зоопарк российских ИТ-решений. Раньше разработчикам хватало поддержки Windows и иногда Linux, а теперь продукты приходится адаптировать сразу к нескольким операционным системам и их версиям.

Одновременно расходятся российский и зарубежный технологические стеки, поэтому экспортёрам приходится поддерживать фактически две разные экосистемы.

При этом нынешнего зарплатного разгона в ИТ Касперская не ждёт: в 2026 году доходы специалистов могут вырасти примерно на 5%. Пока средняя зарплата программиста, по её словам, вдвое выше заработка квалифицированного рабочего.

Касперская также призвала не зацикливаться на больших языковых моделях. Они дороги, а Россия в этом сегменте пока не входит в число лидеров. Гораздо полезнее развивать прикладной ИИ для распознавания объектов, компьютерного зрения, защиты информации и военных задач.

В общем, нейросети не заберут работу у программистов. Но желающих просто писать код и не проверять за машиной они вполне могут отправить на профессиональную перепрошивку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru