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).

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Данные ЭКГ можно деанонимизировать с точностью 85%

Исследователи показали, что даже данные электрокардиограммы (ЭКГ), которые часто выкладываются в открытый доступ для медицины и науки, можно связать с конкретным человеком. И сделали это с высокой точностью — до 85 процентов совпадений, используя машинное обучение.

Главная проблема в том, что ЭКГ-сигналы уникальны и стабильны, словно отпечатки пальцев.

Даже если убрать имя и другие «очевидные» идентификаторы, сами сердечные ритмы остаются индивидуальными. А значит, их можно сопоставить с записями из носимых гаджетов, телемедицины или утечек медкарт.

Учёные протестировали метод на данных 109 участников из разных публичных наборов и выяснили: даже с шумом и искажениями система уверенно «узнаёт» людей. Простое обезличивание уже не спасает — риск повторной идентификации слишком высок.

 

Авторы предупреждают: такие атаки не требуют доступа к больничным серверам или инсайдеров. Достаточно сопоставить разные источники информации и применить алгоритмы.

Чтобы снизить риски, исследователи предлагают признать ЭКГ полноценным биометрическим идентификатором, ужесточить правила его обработки и обязательно предупреждать пациентов о возможностях повторной идентификации.

Кроме того, нужно ограничивать свободный обмен «сырыми» файлами между организациями и требовать специальных соглашений и проверок.

И это касается не только ЭКГ. Похожие уязвимости есть у PPG-сигналов (датчики пульса), голоса и даже электроэнцефалограмм. По мере того как носимые устройства и нейроинтерфейсы входят в обиход, объём таких биометрических данных растёт — а вместе с ним и поле для атак.

Иными словами, в здравоохранении нарастает новая угроза: медицинские датчики становятся инструментом не только врачей, но и потенциальных киберпреступников.

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