Aqua: количество бесфайловых атак в облаках увеличилось на 1400%

Aqua: количество бесфайловых атак в облаках увеличилось на 1400%

Aqua: количество бесфайловых атак в облаках увеличилось на 1400%

За последние полгода Aqua Security зафиксировала 700 тыс. атак на своих ханипотах. Их разбор показал, что более чем в половине случаев злоумышленники уделяли много внимания уходу от обнаружения и закреплению на скомпрометированном узле.

Техники обхода защиты при этом разнообразны. Чаще всего используются маскировка (к примеру, исполнение файлов из папки /tmp) и обфускация файлов / информации (например, динамическая загрузка кода).

 

В 5% инцидентов было замечено применение исполняемых в памяти вредоносов. Согласно статистике Aqua, число бесфайловых атак возросло на 1400% в сравнении с прошлым годом.

«Злоумышленники прилагают все больше усилий для обхода безагентных решений и чаще добиваются успеха, — комментирует Ассаф Мораг (Assaf Morag), специалист по киберразведке из подразделения Aqua Nautilus. — Наиболее показательный пример тому — HeadCrab, очень сложный и скрытный зловред, поразивший более 1200 серверов Redis».

Облачные вычисления, по словам экспертов, сильно расширили площадь атаки, создав новые риски. В новом отчете об угрозах для облачных сред также подробно рассмотрены атаки на цепочку поставок, риски, связанные с уязвимостями и ошибками конфигурации, и защита рабочих сред приложений, оптимизированных для выполнения в облаке.

Число supply-chain-атак, по данным Aqua, за полугодие возросло более чем на 300%. Базирующиеся в облаке системы тесно взаимосвязаны и многослойны, и все компоненты постоянно взаимодействуют друг с другом. Защитить такой софт непросто, зато он предоставляет отличный шанс для атаки на цепочку поставок, открывающей доступ к конфиденциальным данным и другим веб-сервисам.

Ошибки конфигурации, даже небольшие, могут обернуться большой неприятностью для облачной инфраструктуры. За полгода команда Aqua Nautilus выявила свыше 25 тыс. серверов, уязвимых к атакам из-за неправильно настроенного демона Docker.

Для защиты облачных сред исполнения эксперты рекомендуют использовать мониторинг. — как минимум сканы на предмет известных вредоносных файлов и сетевых коммуникаций, с возможностью блокировки и выдачи алертов. Еще лучше, когда защитное решение умеет также отслеживать признаки вредоносного поведения, такие как попытки несанкционированного доступа к закрытой информации, попытки скрыть процесс и повысить привилегии, открытие бэкдора для незнакомого IP-адреса.

Не исключено, что в обозримом будущем защиту приложений и данных в облаках начнут обеспечивать специализированные платформы конфиденциальных вычислений. Темпы внедрения этой технологии пока оставляют желать лучшего, однако работы в этом направлении ведутся, и небезуспешно.

В МФТИ подобрали работающие альтернативы GPU NVIDIA

Институт искусственного интеллекта МФТИ оценил возможности альтернативных графических процессоров (GPU) от китайских производителей. Параллельно в Физтехе был создан Центр компетенций, основной задачей которого стала помощь бизнесу в построении инфраструктуры для работы с искусственным интеллектом.

Российские компании столкнулись с увеличением сроков поставок, ограничениями на загрузку драйверов и отсутствием официальной поддержки оборудования NVIDIA, графические ускорители которой традиционно используются при построении ИИ-инфраструктуры.

В этих условиях бизнесу приходится пересматривать привычные подходы и искать альтернативные технологические решения.

Институт искусственного интеллекта МФТИ провёл комплексное исследование рынка альтернативных ускорителей, преимущественно китайского производства. В рамках работы специалисты изучали архитектурные особенности оборудования, состояние драйверов, совместимость с популярными фреймворками и поведение ускорителей под нагрузкой при выполнении различных задач — от работы с большими языковыми моделями и системами компьютерного зрения до распределённых вычислений.

По итогам испытаний наилучшие результаты показали видеокарты s4000 от Moore Threads и C500 от MetaX. Они продемонстрировали высокую производительность и стабильную работу во всех ключевых сценариях, включая длительную непрерывную нагрузку. В ряде тестов их производительность оказалась сопоставимой с NVIDIA A100, а в отдельных случаях — даже превосходила её.

«Мы оценивали скорость и воспроизводимость вычислений, устойчивость при росте нагрузки и стабильность поведения моделей на разных типах ускорителей. Эти параметры определяют пригодность систем для длительной эксплуатации. По итогам исследований мы сформировали программно-аппаратные конфигурации, обеспечивающие необходимую производительность языковых моделей на альтернативных платформах. Такой подход формирует предсказуемый жизненный цикл ИИ-решений и позволяет компаниям системно планировать эксплуатацию систем в собственных контурах», — рассказал научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ Юрий Визильтер.

В МФТИ пообещали продолжить тестирование новых поколений ускорителей, а также подготовку практических рекомендаций по их использованию для решения типовых задач.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru