Кибергруппировки положили московскую электронную школу

Кибергруппировки положили московскую электронную школу

Кибергруппировки положили московскую электронную школу

На прошлой неделе “отказала” экосистема московских школ МЭШ. Чиновники прикрываются техническими работами, эксперты говорят о кибератаках. Вдобавок выяснилось, что мощности ДИТ использовали для майнинга криптовалюты.

“Московская электронная школа” (МЭШ) — цифровая экосистема, объединяющая школьные образовательные учреждения Москвы. В МЭШ можно посмотреть расписание, узнать домашнее задание и оценки. С прошлой недели сервисы не работали.

Официально чиновники говорили о технических работах, которые начались еще 17 сентября. Однако на рынке кибербезопасности уточняют, что сервисы мэрии были атакованы киберпреступными группировками.

Источник “Ъ”, близкий к Департаменту образования и науки Москвы, подтвердил, что проблема коснулась почти всех школ: “Не работала загрузка домашних заданий и оценок, мобильная версия сервисов”. По его словам, к вечеру 20 сентября основную часть проблем удалось решить.

“Трудности вызваны плановыми техническими работами городских сервисов, специалисты работают над их устранением и восстановлением стабильной работы системы”, — говорится в Telegram- канале “Учительская МЭШ”.

“Ъ” направил запрос в ДИТ с просьбой разъяснить причину сбоя, но там, как и в Департаменте образования и науки Москвы, не ответили.

Собеседники на рынке информбезопасности говорят, что сбои в работе сервисов связаны не с техническими работами, а с массовой DDoS-атакой на инфраструктуру ДИТ, а также атакой программ-шифровальщиков: “Сейчас зашифровано два сервера”.

По словам одного из источников, участвовали две разные кибергруппировки, но их мотивация неизвестна.

Есть информация, что атаки помогла найти неожиданную уязвимость:

“В рамках технических работ по устранению проблем специалисты выявили, что инфраструктуру и вычислительные мощности ДИТ нелегально использовали майнеры криптовалюты”.

Софт для майнинга криптовалюты не мог “положить” инфраструктуру, он работает в фоновом режиме, потребляя только вычислительные ресурсы, поясняет гендиректор дата-центра и облачного провайдера Oxygen Павел Кулаков.

Факт работы такого софта, по его словам, легко не заметить: “Крупные дата-центры проектируются с запасом вычислительных мощностей, а майнинговый софт потребляет малую часть”.

У МЭШ уже бывали крупные сбои. Массовые жалобы на работу платформы были еще в 2017 году, когда ДИТ перевел МЭШ на новое программное обеспечение. Осенью 2020 года, в первый день дистанционной учебы в столичных школах на фоне пандемии, из-за большой нагрузки на инфраструктуру учителям пришлось проводить уроки в Zoom.

В начале сентября DDoS-атакам подверглись сайты российских сервисов электронного документооборота. А вчера стало известно о росте атак на компьютеры АСУ. Согласно отчёту Kaspersky ICS CERT, киберпреступников больше всего интересуют нефтегазовая отрасль и системы автоматизации заданий.

43% использующих ИИ компаний ищут с его помощью уязвимости

Автоматизация рутины по-прежнему остаётся самым популярным сценарием использования ИИ в информационной безопасности. Но рынок постепенно идёт дальше. Как показал опрос «АМ Медиа», проведённый среди зрителей и участников эфира «Практика применения машинного обучения и ИИ в ИБ», почти половина компаний, уже использующих ИИ, применяют его для поиска уязвимостей и анализа защищённости.

Эфир стал продолжением предыдущей дискуссии о роли ИИ в кибербезопасности.

Если раньше речь шла в основном о теории и ожиданиях, то теперь эксперты обсуждали реальные кейсы: как выстроить пайплайн ИИ в ИБ, какие задачи он уже закрывает и какие решения действительно работают у заказчиков.

Судя по результатам опроса, 64% компаний используют ИИ для автоматизации повседневных задач. Но на этом применение не ограничивается. 43% респондентов задействуют его для поиска уязвимостей и усиления защиты. 32% — для классификации и описания инцидентов, что особенно актуально при текущем объёме событий.

Около четверти применяют ИИ для первичного триажа в SOC и автоматизированного реагирования по сценариям. А 14% доверяют ему даже поведенческий анализ в антифроде.

CEO SolidSoft Денис Гамаюнов считает такие цифры закономерными: по его словам, поиск уязвимостей — «вполне нативная задача» для больших языковых моделей. Однако он напомнил о рисках: компании должны чётко понимать, где проходит граница между использованием инструмента и возможной утечкой конфиденциальных данных внешнему провайдеру.

Заместитель генерального директора по инновациям «СёрчИнформ» Алексей Парфентьев также отметил, что результаты выглядят реалистично. По его мнению, к вероятностным алгоритмам в блокирующих средствах защиты пока относятся с осторожностью, а большинство кейсов использования ИИ в ИБ всё же связано с управленческими и вспомогательными задачами.

Более оптимистичную позицию озвучил руководитель группы развития платформы SOC Yandex Cloud Дмитрий Руссак. По его словам, команда с самого начала активно тестировала LLM, а отдельные идеи удалось масштабировать на всю инфраструктуру. В итоге ИИ используется не только для автоматизации, но и для разбора алертов, управления доступами и поиска уязвимостей.

В целом эксперты сошлись во мнении: современные модели всё ещё страдают от нехватки контекста и специализированных знаний. Поэтому внедрять ИИ нужно аккуратно — с пониманием, какие данные он получает, какие доступы имеет и где требуется обязательный человеческий контроль.

Тем не менее тренд очевиден: ИИ в ИБ перестаёт быть экспериментом и всё чаще становится рабочим инструментом — не только для автоматизации, но и для реального усиления защиты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru