Северокорейские взломщики JumpCloud случайно раскрыли свои IP-адреса

Северокорейские взломщики JumpCloud случайно раскрыли свои IP-адреса

Северокорейские взломщики JumpCloud случайно раскрыли свои IP-адреса

В прошлом месяце стало известно о взломе службы облачных каталогов JumpCloud, в результате которого пострадал ряд корпоративных пользователей. Разбор одного из таких инцидентов, проведенный Mandiant, позволил выявить автора атаки на цепочку поставок.

Эксперты, оказавшие помощь своему клиенту, уверены, что это северокорейская группировка, которую они отслеживают под идентификатором UNC4899. В данном случае она совершила ошибку — не использовала VPN при подключении к целевой сети, и пхеньянские IP-адреса засветились на радарах приглашенных специалистов.

Участники UNC4899 часто атакуют криптобиржи и крадут пароли из связки ключей на macOS-машинах руководства компаний и безопасников. Для входа в чужие сети кибергруппа обычно использует VPN, однако иногда такой коммерческий сервис отказывает, или взломщики забывают использовать маскировку; так случилось и на этот раз.

 

Благодаря этому opsec-промаху исследователям также удалось выявить и другую инфраструктуру, задействованную в ходе вторжения. Ранее эти серверы уже использовались в хакерских атаках, приписываемых Северной Корее.

На прошлой неделе JumpCloud обновила свою блог-запись, отметив, что в результате взлома ее систем пострадали лишь несколько компаний-клиентов (их у провайдера более 200 тыс.) и менее десятка устройств. Вектор атаки (возможность инъекции команд) нейтрализован, оповещения разосланы, всем админам сброшены API-ключи.

43% использующих ИИ компаний ищут с его помощью уязвимости

Автоматизация рутины по-прежнему остаётся самым популярным сценарием использования ИИ в информационной безопасности. Но рынок постепенно идёт дальше. Как показал опрос «АМ Медиа», проведённый среди зрителей и участников эфира «Практика применения машинного обучения и ИИ в ИБ», почти половина компаний, уже использующих ИИ, применяют его для поиска уязвимостей и анализа защищённости.

Эфир стал продолжением предыдущей дискуссии о роли ИИ в кибербезопасности.

Если раньше речь шла в основном о теории и ожиданиях, то теперь эксперты обсуждали реальные кейсы: как выстроить пайплайн ИИ в ИБ, какие задачи он уже закрывает и какие решения действительно работают у заказчиков.

Судя по результатам опроса, 64% компаний используют ИИ для автоматизации повседневных задач. Но на этом применение не ограничивается. 43% респондентов задействуют его для поиска уязвимостей и усиления защиты. 32% — для классификации и описания инцидентов, что особенно актуально при текущем объёме событий.

Около четверти применяют ИИ для первичного триажа в SOC и автоматизированного реагирования по сценариям. А 14% доверяют ему даже поведенческий анализ в антифроде.

CEO SolidSoft Денис Гамаюнов считает такие цифры закономерными: по его словам, поиск уязвимостей — «вполне нативная задача» для больших языковых моделей. Однако он напомнил о рисках: компании должны чётко понимать, где проходит граница между использованием инструмента и возможной утечкой конфиденциальных данных внешнему провайдеру.

Заместитель генерального директора по инновациям «СёрчИнформ» Алексей Парфентьев также отметил, что результаты выглядят реалистично. По его мнению, к вероятностным алгоритмам в блокирующих средствах защиты пока относятся с осторожностью, а большинство кейсов использования ИИ в ИБ всё же связано с управленческими и вспомогательными задачами.

Более оптимистичную позицию озвучил руководитель группы развития платформы SOC Yandex Cloud Дмитрий Руссак. По его словам, команда с самого начала активно тестировала LLM, а отдельные идеи удалось масштабировать на всю инфраструктуру. В итоге ИИ используется не только для автоматизации, но и для разбора алертов, управления доступами и поиска уязвимостей.

В целом эксперты сошлись во мнении: современные модели всё ещё страдают от нехватки контекста и специализированных знаний. Поэтому внедрять ИИ нужно аккуратно — с пониманием, какие данные он получает, какие доступы имеет и где требуется обязательный человеческий контроль.

Тем не менее тренд очевиден: ИИ в ИБ перестаёт быть экспериментом и всё чаще становится рабочим инструментом — не только для автоматизации, но и для реального усиления защиты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru