За месяц число атак RAT и бэкдоров в России выросло в полтора раза

За месяц число атак RAT и бэкдоров в России выросло в полтора раза

За месяц число атак RAT и бэкдоров в России выросло в полтора раза

Последние несколько недель «Лаборатория Касперского» фиксирует значительный рост интернет- и имейл-активности, нацеленной на засев RAT-троянов и бэкдоров на компьютеры обитателей рунета. В период с 20 февраля по 17 марта количество пользователей, столкнувшихся с такими атаками, по оценке экспертов, увеличилось более чем на 50%.

Судя по данным о срабатывании защитных решений Kaspersky, в течение месяца злоумышленники бомбардировали россиян подобным аттач-спамом несколько раз. При этом объемы рассылок неуклонно росли и к середине марта увеличились в два раза в сравнении с показателем на конец февраля.

Специалисты считают бэкдоры одной из самых опасных угроз, так как они дают возможность тайно проникнуть в систему и удалённо управлять устройством. По функциональности такие зловреды во многом напоминают системы администрирования, позволяющие получить полноправный доступ к компьютеру.

«Сегодня как никогда важно оставаться бдительными и критически оценивать любую входящую информацию, ведь атаки часто начинаются с методов социальной инженерии, — комментирует Сергей Голованов, главный эксперт «Лаборатории Касперского». — Пользователям особенно важно помнить о правилах цифровой гигиены, а также использовать защитные решения. Для компаний обеспечение безопасности данных и систем становится первостепенной задачей. Мы рекомендуем им делать выбор в пользу передовых продуктов для защиты конечных устройств, а также обратить внимание на специализированные решения и сервисы для борьбы со сложными и постоянно эволюционирующими киберугрозами».

Защитить бизнес надлежащим образом, по мнению Kaspersky, помогут следующие рекомендации:

  • убедиться, что все устройства защищены современным решением для обеспечения безопасности конечных устройств, которое корректно настроено и регулярно обновляется;
  • обучать сотрудников тому, как безопасно работать с входящей электронной почтой и защищаться от вредоносных программ, которые могут содержаться во вложениях;
  • использовать технологии песочницы для автоматической проверки вложений в письма и настроить их на проверку всей входящей почты, в том числе сообщений из доверенных источников (компаний-партнеров, организаций из списка контактов);
  • при необходимости заменить ИБ-продукты иностранного производства отечественными.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru