Целевые атаки готовят киберразведчики

Целевые атаки готовят киберразведчики

Целевые атаки готовят киберразведчики

Детальная киберразведка становится основным этапом подготовки целевых атак на российские компании. Опытным кибервзломщикам помогают вчерашние хактивисты. Они “простукивают” периметр подрядчиков и перебирают пароли для входа в системы.

О том, что злоумышленники стали активнее использовать киберразведку, рассказали эксперты “РТК-Солар”.

Это заметно по сетевым атакам, попыткам несанкционированного доступа к корпоративным системам и атакам через партнеров или подрядчиков. Отличной “поддержкой” в подготовке к целевым атакам становятся “сливы”.

Специалисты по кибербезопасности изучили 280 организаций из разных отраслей, включая госсектор, финансы, энергетику, телеком, медиа и крупный ретейл. Для чистоты эксперимента из отчета исключили аналитику по DDoS-атакам.

Всего за I квартал 2023 года было выявлено 290 тыс. атак. Это в 1,5 раза больше показателя первого квартала прошлого года. В сравнении с концом 2022 цифра прибавила немного — всего 3%.

Целевые атаки, сменившие с середины года массовые ковровые кибербомбардировки, становятся все более продуманными.

Если раньше хакеры шли в киберразведку при атаках на критическую инфраструктуру, то сейчас с попытками изучить периметр сталкивается все больше компаний из самых разных отраслей.

В помощники опытные злоумышленники берут вчерашних хактивистов. “Любители” активно вовлекаются и помогают готовить атаки. Они “простукивают” периметр и реализуют брутфорс.

“На этом фоне острее встает проблема атак через подрядчиков”, — предупреждает руководитель направления аналитики киберугроз компании “РТК-Солар” Дарья Кошкина. Хакеры ищут ненадежных или плохо защищенных партнеров своих потенциальных жертв, проверяют наличие незакрытых и неучтенных доступов, чтобы проникнуть внутрь сети.

Компаниям нужно заниматься не только базовой защитой периметра, но и самим обращаться к услугам киберразведки, советуют эксперты. Такой подход снизит риски, связанные с утекшими базами данных, скомпрометированными аккаунтами, адресами электронной почты и тому подобным. Эта информации поможет “подстелить соломку” еще до того, как злоумышленники доберутся до уязвимостей.

Доля вредоносных программ хотя и снижается, но позволяет им сохранять позицию самого популярного инструмента атакующих — 46%.

Эксперты подтверждают: за год компании укрепили ИТ-периметры и настроили базовые средства защиты (в частности, антивирус). Теперь массовые рассылки уже не действуют так же эффективно, как раньше. Однако в арсенал хакеров вновь вошли шифровальщики. Это свидетельства точечных и подготовленных ударов. Веб-атаки после взлета в прошлом году также вернулись к стандартным показателям и составляют сейчас примерно четверть инцидентов с высокой степенью критичности.

Добавим, подробно о практиках атакующих мы говорили с экспертами на последнем эфире AM Live Кибербезопасность как сервис: состояние и перспективы рынка.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru