В России растет фишинг из редких доменных зон

В России растет фишинг из редких доменных зон

В России растет фишинг из редких доменных зон

Фишинговые ресурсы малоизвестных доменов, например .ml или .tk, встречаются всё чаще, заметили эксперты. “Экзотические” зоны обходятся преступникам дешевле, а находить и блокировать их сложнее, чем общепринятые .ru и .com.

Количество мошеннических сайтов в зоне .tk в первом квартале 2023 года выросло в 20 раз,“Ъ” приводит статистику компании F.A.C.C.T. (бывшая Group-IB).

По данным экспертов, тенденция может быть связана с двумя факторами: успехами в обнаружении и блокировке фейковых ресурсов со стороны властей, а также массовым “переездом” таких сайтов в зоны бесплатных доменов.

Так, фишинг на .ru упал с 5,2% до 4,8%. В зоне .com динамика еще заметнее: количество регистраций снизилось на 14 п. п. год к году — до 24%.

Тренд на экзотические домены подтверждают и в “Лаборатории Касперского”. По их подсчетам, с начала 2023 года больше всего попыток перехода на фишинговые страницы российских пользователей пришлось именно на доменную зону .com (48%), на втором месте — .ru (12%), на третьем — .ws (6%). Оставшаяся доля распределялась между доменами .top, .site, .io, .xyz, .net, .pro.

Похожие цифры приводит и Роскомнадзор. На доменную зону .com приходилось 52% всех ссылок по незаконной финансовой деятельности и поддельным документам, на втором месте антирейтинга — .ru (13%), на третьем месте — .xyz и .site (8%).

Блокировкой фишинговых сайтов занимается и Минцифры. По их данным, система “Антифишинг” также фиксирует отток фишинга из зоны .ru.

Рост регистрации фейковых ресурсов на менее популярных доменах сохраняется в том числе потому, что там их оформлять быстрее и дешевле, отмечают эксперты. Роскомнадзору же проще заблокировать фишинг на .ru, это тоже отчасти сдерживает рост объема фейковых сайтов в рунете.

В результате фишинговые ресурсы в доменной зоне .ru стало сложнее создавать, а их “жизненный цикл” сильно сократился.

Добавим, в марте Минцифры предложило рассмотреть верификацию паспортных данных владельца ресурса на Госуслугах как еще один вариант борьбы с фишингом.

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