Google рассказала о брокере, предоставляющем Conti готовый доступ к сетям

Google рассказала о брокере, предоставляющем Conti готовый доступ к сетям

Google рассказала о брокере, предоставляющем Conti готовый доступ к сетям

Специалисты Google по исследованию киберугроз (Threat Analysis Group, TAG) выявили тесные партнерские связи между операторами RaaS-сервиса Conti (шифровальщик как услуга) и группой хакеров, торгующей доступом к взломанным сетям.

Группировка, которую в TAG идентифицируют как Exotic Lily, привлекла внимание экспертов тем, что для получения первичного доступа применяла эксплойт CVE-2021-40444 — для критической уязвимости в браузерном движке MSHTML, который используют приложения Microsoft Office.

Патч на тот момент (сентябрь 2021) уже существовал, но обновления только начали раздаваться, и злоумышленники спешили опробовать новую лазейку, пока пользователи Windows ее не закрыли. Предприимчивые хакеры рассылали вредоносные письма; отправляя по 5 тыс. поддельных сообщений на адреса сотен организаций (аналитики в общей сложности насчитали 650 таких юрлиц).

Засеваемые с их помощью зловреды — кастомный загрузчик Bumblebee и модифицированный Cobalt Strike — помогали авторам мошеннических рассылок получить постоянный доступ к системам, открывающим вход в сети целевых компаний. Плоды своих усилий Exotic Lily выставляла на продажу, отдавая предпочтение покупателям, готовым щедро заплатить за уже открытую дверь.

Как оказалось, одним из постоянных клиентов брокера первичного доступа является банда Conti, связанная тесными узами с ботоводами TrickBot. Ее шифровальщики (в прошлом году появился также Diavol) неоднократно появлялись в сетях, вскрытых хакерами Exotic Lily. Вначале это были в основном медицинские учреждения и ИТ-компании, но со временем взломщики стали менее разборчивыми.

В своих рассылках Exotic Lily активно использует социальную инженерию — выступает от имени несуществующих компаний или вымышленных персонажей, подменяет домен отправителя (в большинстве случаев использует реальное имя домена, но в другой TLD-зоне).

Заявленных отправителей мошенники зачастую прописывают в Сети, создавая поддельные профили LinkedIn с фото, сгенерированными с помощью ИИ. Иногда отправителем числится реальный сотрудник известной компании — его ПДн хакеры добывают в соцсетях или PR-базах данных (RocketReach, CrunchBase).

Вступая в контакт с намеченной жертвой, злоумышленники предлагают рассмотреть привлекательное деловое предложение, а затем в ходе переписки подсовывают ей вредоносную ссылку. Полезную нагрузку Exotic Lily размещает на публичном файлообменнике (WeTransfer, TransferNow, OneDrive) и оттуда же отправляет заключительное письмо, используя встроенную функцию рассылки нотификаций о готовности поделиться контентом.

 

Когда документы с MHTML-эксплойтом стали терять эффективность, злоумышленники переключились на ISO-файлы со спрятанным BazarBackdoor, он же BazarLoader.

Анализ активности Exotic Lily показал, что хакеры работают по 9 часов в сутки и 5 дней в неделю. Часовой пояс — скорее всего Центральная или Восточная Европа.

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