Июньская провальная атака на Group-IB — дело рук китайской Tonto Team

Июньская провальная атака на Group-IB — дело рук китайской Tonto Team

Июньская провальная атака на Group-IB — дело рук китайской Tonto Team

Аналитики из Group-IB опубликовали подробности летней кибератаки APT-группы Tonto Team, которой многие исследователи приписывают китайские корни. Вредоносные письма, разосланные на адреса сотрудников компании, были вовремя обнаружены и заблокированы; аналогичные послания получили несколько десятков российских ИТ- и ИБ-вендоров.

По данным GIB, хакерская группировка Tonto Team специализируется на кибершпионаже и краже интеллектуальной собственности как минимум с 2009 года. Изначально ее интересовали только мишени в Южной Корее, Японии, США и на Тайване, но к 2020 году целевые атаки распространились на страны Восточной Европы.

Летние вторжения начинались с адресного письма с вредоносным вложением — документом Microsoft Office с RTF-эксплойтом, созданным с помощью компоновщика Royal Road. Для проведения рассылок злоумышленники зарегистрировали почтовый ящик на бесплатном сервисе GMX Mail (Global Message eXchange).

Сообщения распространялись от имени реального сотрудника целевой компании. Из используемых эксплойтов были выявлены не утратившие актуальность CVE-2017-11882, CVE-2018-0802 и CVE-2018-0798 для Equation Editor (Microsoft от него отказалась в 2018 году).

 

После отработки эксплойта в систему загружается кастомный бэкдор Bisonal, который Tonto Team использует с 2019 года. Вредонос обеспечивает хакерам удаленный доступ и позволяет выполнять различные команды на зараженной машине. Для их получения он обращается к японскому серверу, который и ранее использовался в атаках APT-группы.

Основные функциональные возможности Bisonal:

  • сбор информации о скомпрометированном хосте (языковая кодировка системы, адрес прокси-сервера, время с момента загрузки системы, имя хоста, имя учетной записи, из-под которой запущен файл, локальный IP-адрес);
  • получение списка процессов;
  • завершение указанного процесса;
  • получение удаленного доступа к cmd.exe;
  • загрузка файла с командного сервера и его запуск;
  • создание файла на диске с использованием локальной языковой кодировки.

В ходе летних атак китайские хакеры также использовали другую полезную нагрузку — ранее недокументированный бэкдор QuickMute.

Все IoC, подтверждающие атрибуцию, приведены в блог-записи Group-IB, посвященной разбору APT-атак. Как выяснилось, это уже вторая атака Tonto Team против Group-IB; первая была проведена летом 2021 года и тоже оказалась провальной.

Умным агентам строят цифровые клетки: в России рождается новый рынок ИБ

Крупные российские компании разрабатывают системы контроля автономных ИИ-агентов. Спрос на такие решения растёт вслед за способностями нейросетей: вчера они сочиняли письма, а сегодня уже запускают код, открывают файлы и самостоятельно ходят по корпоративным системам. Оставлять такого сотрудника без присмотра становится опасно.

Основой нового направления стала инфраструктура harness — программная обвязка вокруг языковой модели, сообщают «Известия».

Она подключает память, данные и внешние инструменты, определяет доступные агенту действия и решает, когда нужно остановиться и позвать человека.

Собственные harness-решения создают Яндекс, MWS AI, «Сбер» и другие компании. Они разрабатывают маршрутизацию запросов между моделями, контроль расхода вычислительных ресурсов, мониторинг операций и защитные барьеры.

В Т1 сообщили, что за год число запросов бизнеса на механизмы контроля ИИ-агентов выросло примерно втрое. Около 80% обращений связаны с доступом к корпоративным данным, предотвращением утечек и обязательным подтверждением критических решений человеком.

Наиболее активно такими системами интересуются банки, промышленность, государственные организации и ретейл. По оценке ГК «Солар», российский рынок продуктов для защиты ИИ уже в 2026 году может достичь 1-2 млрд рублей, а вместе с услугами — 4 млрд. К концу десятилетия другие эксперты допускают рост сегмента до 3-8 млрд рублей.

Отдельный риск заключается в том, что языковая модель не всегда способна отличить данные от инструкции. Вредоносная команда, спрятанная в письме или документе, может заставить агента выполнить опасное действие. Поэтому контроль должен работать за пределами самой LLM: проверять запросы, ответы и обращения к инструментам.

Представители ФСТЭК России считают, что угрозы передачи конфиденциальной информации в сторонние ИИ-сервисы уже покрываются действующими требованиями. Минцифры продолжает работу над регулированием отрасли.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru