Kaspersky опубликовала руководство по TTPs операторов шифровальщиков

Kaspersky опубликовала руководство по TTPs операторов шифровальщиков

Kaspersky опубликовала руководство по TTPs операторов шифровальщиков

«Лаборатория Касперского» провела анализ самых популярных тактик, техник и процедур (TTPs) восьми самых активных групп, распространяющих программы-вымогатели. Исследование показало, что различные семейства таких вредоносов совпадают более чем на половину в своих TTPs на протяжении всех этапов цепочки атак.

В отчёте представлены данные об активности Conti/Ryuk, Pysa, Clop (TA505), Hive, Lockbit2.0, RagnarLocker, BlackByte и BlackCat. Эти группы ведут свою деятельность по всему миру, втом числе в США, Великобритании, Германии. Смарта 2021-го по март 2022 года операторы этих групп пытались атаковать более 500 организаций вразных отраслях, среди которых промышленность, разработка софта, строительство.

Исследование рассказывает обо всех этапах атаки, излюбленных TTPs злоумышленников и преследуемых ими целях, а также о методах защиты от целевых атак операторов шифровальщиков. Также он включает правила обнаружения SIGMA, которые могут использовать специалисты SOC.

Проанализировав, какие техники и тактики, собранные в MITRE ATT&CK, применяют известные группы, эксперты нашли много сходства среди TTPs на протяжении всех этапов цепочки Cyber Kill Chain. Сходство между атаками прослеживается в следующем:

  • активно используется партнёрская модель Ransomware-as-a-Service (RaaS), когда создатели шифровальщика несами доставляют вредоносное ПО на устройство, а только предоставляют сервисы шифрования данных. Многие атакующие используют готовые шаблоны или инструменты автоматизации;
  • повторно используются старые и похожие инструменты. Это сокращает время подготовки к атаке;
  • повторно используются распространённые тактики, техники и процедуры, что облегчает процесс взлома. Детектировать эти техники возможно, но сделать это превентивно по всем возможным векторам угроз гораздо сложнее;
  • компании недостаточно оперативно устанавливают обновления и патчи, что облегчает атакующим доступ к их инфраструктуре.

«В последние годы программы-вымогатели — главный кошмар всей отрасли кибербезопасности. Операторы вредоносного ПО постоянно совершенствуют свои инструменты, и изучать все группы шифровальщиков, эволюцию их деятельности — трудоёмкий и сложный процесс даже для опытных аналитиков. Мы с гордостью представляем результаты большой аналитической работы, основанной на тщательном наблюдении за наиболее активными группами. Наш отчёт даёт подробную картину этого вида угроз и, надеемся, сможет облегчить работу всех специалистов по кибербезопасности», — комментирует Никита Назаров, руководитель группы сервисов Threat Intelligence.

В первую очередь отчёт будет интересен аналитикам SOC, командам по активному поиску угроз (Threat Hunting), аналитикам киберугроз (Сyber Threat Intelligence), специалистам по цифровой криминалистике и реагированию на инциденты (Digital Forensics and Incident Response).

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru