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.

Умным агентам строят цифровые клетки: в России рождается новый рынок ИБ

Крупные российские компании разрабатывают системы контроля автономных ИИ-агентов. Спрос на такие решения растёт вслед за способностями нейросетей: вчера они сочиняли письма, а сегодня уже запускают код, открывают файлы и самостоятельно ходят по корпоративным системам. Оставлять такого сотрудника без присмотра становится опасно.

Основой нового направления стала инфраструктура harness — программная обвязка вокруг языковой модели, сообщают «Известия».

Она подключает память, данные и внешние инструменты, определяет доступные агенту действия и решает, когда нужно остановиться и позвать человека.

Собственные harness-решения создают Яндекс, MWS AI, «Сбер» и другие компании. Они разрабатывают маршрутизацию запросов между моделями, контроль расхода вычислительных ресурсов, мониторинг операций и защитные барьеры.

В Т1 сообщили, что за год число запросов бизнеса на механизмы контроля ИИ-агентов выросло примерно втрое. Около 80% обращений связаны с доступом к корпоративным данным, предотвращением утечек и обязательным подтверждением критических решений человеком.

Наиболее активно такими системами интересуются банки, промышленность, государственные организации и ретейл. По оценке ГК «Солар», российский рынок продуктов для защиты ИИ уже в 2026 году может достичь 1-2 млрд рублей, а вместе с услугами — 4 млрд. К концу десятилетия другие эксперты допускают рост сегмента до 3-8 млрд рублей.

Отдельный риск заключается в том, что языковая модель не всегда способна отличить данные от инструкции. Вредоносная команда, спрятанная в письме или документе, может заставить агента выполнить опасное действие. Поэтому контроль должен работать за пределами самой LLM: проверять запросы, ответы и обращения к инструментам.

Представители ФСТЭК России считают, что угрозы передачи конфиденциальной информации в сторонние ИИ-сервисы уже покрываются действующими требованиями. Минцифры продолжает работу над регулированием отрасли.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru