Злодеи смогли установить кейлогер на личный компьютер сотрудника LastPass

Злодеи смогли установить кейлогер на личный компьютер сотрудника LastPass

Злодеи смогли установить кейлогер на личный компьютер сотрудника LastPass

В декабре 2022 года LastPass рассказала о киберинциденте, в ходе которого злоумышленники получили доступ к защищённым хранилищам паролей. Теперь компания раскрыла детали ещё одной атаки на свои системы.

По словам LastPass, киберпреступникам удалось установить кейлогер на личный компьютер одного из DevOps-разработчиков. Развив свой успех, атакующие смогли добраться до конфиденциальных данных, хранящихся в облачном хранилище Amazon AWS.

«Злоумышленники воспользовались информацией, скомпрометированной в ходе первого инцидента, а также данными из сторонней утечки. Связав всё это с уязвимостью стороннего софтового пакета, злодеи смогли запустить вторую атаку на наши системы», — пишет LastPass в уведомлении.

Вся операция по взлому LastPass проходила с 12 августа по 26 октября 2022 года. Про августовский инцидент мы писали летом: тогда стало известно, что киберпреступникам удалось получить доступ к среде разработки и выкрасть часть исходного кода.

В конце декабря прошлого года разработчики менеджера паролей сообщили, что хакеры всё-таки добрались до паролей и ПДн пользователей LastPass.

«Атакующие смогли заполучить учётные данные одного из разработчиков и с их помощью добраться до облачного хранилища. Кроме того, злоумышленники проникли в хранилище паролей этого сотрудника, поскольку смогли выкрасть мастер-пароль», — раскрывают новые детали атаки в компании.

Представители LastPass пока не назвали сторонний программный пакет, уязвимость в котором помогла хакерам проникнуть в сеть.

Российские компании тормозят внедрение ИИ из-за рисков для безопасности

Высокие риски для безопасности и конфиденциальности данных остаются главным препятствием для внедрения искусственного интеллекта в российских компаниях. Об этом свидетельствуют результаты совместного исследования УЦСБ и ГК «Солар», в котором приняли участие представители 102 организаций из различных отраслей, включая телекоммуникации, государственный сектор, финансы, промышленность, строительство, энергетику и транспорт.

«Среди компаний, которые пока не используют ИИ, основной причиной отказа названы высокие риски безопасности и конфиденциальности данных, включая утечки исходного кода и коммерческой информации — 42,5% ответов. На втором месте находится нехватка компетенций внутри компании — 35%. Ещё 32,5% респондентов указали на отсутствие понятных и экономически обоснованных сценариев применения ИИ в бизнесе. Высокая стоимость внедрения (20%) и регуляторная неопределённость (25%) играют менее значимую роль», — отмечают авторы исследования.

В то же время различные нейросетевые модели уже используют 59% участников опроса. Треть компаний применяет большие языковые модели (LLM), ещё треть пока не использует такие инструменты, но планирует внедрить их в ближайшее время.

Лишь 3% организаций готовы доверить искусственному интеллекту самостоятельное принятие решений. Наиболее распространённой моделью остаётся формат ИИ-ассистента: в 40% компаний нейросети используются для анализа информации и подготовки рекомендаций, а окончательное решение принимает человек.

Как отметил руководитель направления безопасной разработки УЦСБ Евгений Тодышев, результаты исследования показывают, что бизнес видит потенциал технологий ИИ, но при этом стремится сохранить контроль над данными и процессами.

«Рынок готов к управляемому использованию искусственного интеллекта и ожидает от разработчиков понятных методик внедрения с гарантированным уровнем безопасности», — подчеркнул эксперт.

Директор Центра технологий кибербезопасности ГК «Солар» Иван Вассунов считает опасения компаний вполне обоснованными.

«Только в 2025 году в 30 раз вырос объём трафика в публичные большие языковые модели. При этом лишь 25% компаний разработали политики информационной безопасности, регулирующие работу сотрудников с ИИ», — отметил он.

При этом эксперты напоминают, что использование локальных ИИ-систем снижает риски утечек, но может ограничивать функциональность и гибкость решений. Кроме того, как ранее показало исследование «К2 Кибербезопасность» и «Лаборатории Касперского», в 75% проектов по разработке ИИ-сервисов в той или иной степени не соблюдаются требования MLSecOps — практик безопасной разработки и эксплуатации систем искусственного интеллекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru