NGR Softlab дополнил платформу Dataplan модулем Role Mining Application

NGR Softlab дополнил платформу Dataplan модулем Role Mining Application

NGR Softlab дополнил платформу Dataplan модулем Role Mining Application

Российский разработчик решений по информационной безопасности NGR Softlab в составе аналитической платформы Dataplan выпустил модуль Role Mining Application, который реализует функции майнинга (генерации) модели управления доступом на основе ролей (RBAC).

Role Mining Application — модуль оценки текущего состояния системы разграничения прав доступа. Предназначен для актуализации правил разграничения доступа, автоматической генерации и оптимизации ролевой модели, что позволяет снизить риски утечки данных.

Модуль проанализирует Active Directory и оценит ее состояние по ряду качественных метрик, определит состав групп безопасности и выдаст рекомендации по улучшению текущей системы разграничения доступа. С помощью алгоритмов машинного обучения выявит группы безопасности и пользователей с наивысшими уровнями риска, а также сформирует проект модели разграничения доступа на основе ролей.

Модуль Role Mining Application поможет ИБ-специалистам выявить пользователей с аномальными правами доступа и группы безопасности с низкой эффективностью, сократить время предоставления прав доступа для новых сотрудников или при перемещении существующих на новую должность (роль), показать объективную картину доступа к ресурсам, а также помочь в аудите перед внедрением систем управления доступом.

«Управление доступом одна из важнейших задач информационной безопасности. Неактуальные права доступа к информационным системам могут предоставить возможность нелегитимного доступа к конфиденциальной информации и спровоцировать существенные риски для бизнеса, — отмечает Дмитрий Пудов, генеральный директор NGR Softlab. — Мы последовательно расширяем возможности платформы, предоставляя аналитические решения задач информационной безопасности в наиболее востребованных областях, чтобы обеспечить заказчикам защиту от актуальных угроз. Role Mining Application — модуль расширения для аналитической платформы Dataplan, который позволяет ответственным подразделениям заказчика повысить качество управления доступом на основе ролей».

Для macOS появился первый зловред, написанный с помощью ИИ

Специалисты Mosyle обнаружили необычную и довольно тревожную вредоносную кампанию под macOS. И дело тут не только в том, что речь снова идёт о криптомайнере. По данным исследователей, это первый зафиксированный в «дикой природе» macOS-зловред, в коде которого явно прослеживаются следы генеративного ИИ.

На момент обнаружения вредонос не детектировался ни одним крупным антивирусным движком, что само по себе уже неприятно.

И это особенно интересно на фоне предупреждений Moonlock Lab годичной давности — тогда исследователи писали, что на подпольных форумах активно обсуждают использование LLM для написания macOS-зловредов. Теперь это перестало быть теорией.

Кампанию назвали SimpleStealth. Распространяется она через фейковый сайт, маскирующийся под популярное ИИ-приложение Grok. Злоумышленники зарегистрировали домен-двойник и предлагают скачать «официальный» установщик для macOS.

После запуска пользователь действительно видит полноценное приложение, которое выглядит и ведёт себя как настоящий Grok. Это классический приём: фейковая оболочка отвлекает внимание, пока вредонос спокойно работает в фоне и остаётся незамеченным как можно дольше.

При первом запуске SimpleStealth аккуратно обходит защитные функции системы. Приложение просит ввести пароль администратора — якобы для завершения настройки. На самом деле это позволяет снять карантинные ограничения macOS и подготовить запуск основной нагрузки.

С точки зрения пользователя всё выглядит нормально: интерфейс показывает привычный ИИ-контент, ничего подозрительного не происходит.

А внутри — криптомайнер Monero (XMR), который позиционируется как «конфиденциальный и неотслеживаемый». Он работает максимально осторожно:

  • запускается только если macOS-устройство бездействует больше минуты;
  • мгновенно останавливается при движении мыши или вводе с клавиатуры;
  • маскируется под системные процессы вроде kernel_task и launchd.

В итоге пользователь может долго не замечать ни повышенной нагрузки, ни утечки ресурсов.

Самая интересная деталь — код зловреда. По данным Mosyle, он буквально кричит о своём ИИ-происхождении: чрезмерно подробные комментарии, повторяющаяся логика, смесь английского и португальского — всё это типичные признаки генерации с помощью LLM.

Именно этот момент делает историю особенно тревожной. ИИ резко снижает порог входа для киберпреступников. Если раньше создание подобного зловреда требовало серьёзной квалификации, теперь достаточно интернета и правильно сформулированных запросов.

Рекомендация здесь стара как мир, но по-прежнему актуальна: не устанавливайте приложения с сомнительных сайтов. Загружайте софт только из App Store или с официальных страниц разработчиков, которым вы действительно доверяете.

Индикаторы компрометации приводим ниже:

Семейство вредоносов: SimpleStealth

Имя распространяемого файла: Grok.dmg

Целевая система: macOS

Связанный домен: xaillc[.]com

Адрес кошелька:

4AcczC58XW7BvJoDq8NCG1esaMJMWjA1S2eAcg1moJvmPWhU1PQ6ZYWbPk3iMsZSqigqVNQ3cWR8MQ43xwfV2gwFA6GofS3

Хеши SHA-256:

  • 553ee94cf9a0acbe806580baaeaf9dea3be18365aa03775d1e263484a03f7b3e (Grok.dmg)
  • e379ee007fc77296c9ad75769fd01ca77b1a5026b82400dbe7bfc8469b42d9c5 (Grok wrapper)
  • 2adac881218faa21638b9d5ccc05e41c0c8f2635149c90a0e7c5650a4242260b (grok_main.py)
  • 688ad7cc98cf6e4896b3e8f21794e33ee3e2077c4185bb86fcd48b63ec39771e (idle_monitor.py)
  • 7813a8865cf09d34408d2d8c58452dbf4f550476c6051d3e85d516e507510aa0 (working_stealth_miner.py)

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru