Вышла R-Vision TIP 3.16 с переработанным сервисом фида ФинЦЕРТ

Вышла R-Vision TIP 3.16 с переработанным сервисом фида ФинЦЕРТ

Вышла R-Vision TIP 3.16 с переработанным сервисом фида ФинЦЕРТ

R-Vision выпустила новую версию платформы анализа информации о киберугрозах — R‑Vision TIP 3.16. Версия 3.16 включает в себя ряд существенных обновлений.

Разработчик расширил список поддерживаемых SIEM-систем и межсетевых экранов, переработал сервис фида ФинЦЕРТ, а также улучшил собственный источник данных — R-Vision Threat Feed, который теперь может самостоятельно определять связи между сущностями, странами и отраслями субъектов угроз.

Одна из функций платформы R-Vision TIP — возможность реактивного и ретроспективного поиска индикаторов компрометации внутри потока событий, поступающих от SIEM-систем. После ухода с российского рынка иностранных поставщиков SIEM, усилилась необходимость расширения списка отечественных вендоров. Платформа R-Vision TIP поддерживает интеграцию не только с популярными зарубежными решениям, но и с отечественными SIEM-системами. Так, в обновленной версии продукта вендор добавил новые интеграции с такими российскими системами, как VolgaBlob Smart Monitor и Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform.

Также в обновлении R-Vision расширил список поддерживаемых сторонних производителей СЗИ для экспорта индикаторов компрометации. Обнаруженные индикаторы компрометации могут автоматически экспортироваться на межсетевые экраны для дальнейшей обработки и защиты сетевой инфраструктуры. В новой версии платформы перечень доступных для интеграции решений вендоров пополнился отечественным производителем межсетевых экранов Ideco UTM. Кроме того, добавлена новая возможность настраивать интеграцию и правила экспорта индикаторов из R-Vision TIP в Kaspersky Security Network.

Команда R-Vision TIP продолжает развивать свой собственный фид, интегрированный в платформу. Он автоматически собирает TI-отчеты из достоверных открытых источников, а также извлекает из них ключевые артефакты Threat Intelligence. В обновленной версии R-Vision Threat Feed в 11 раз увеличен датасет для обучения модели распознавания артефактов TI и существенно выросла точность распознавания сущностей: теперь модель умеет определять непосредственные связи между сущностями, а также страны и индустрии субъектов угроз и жертв.

В версии R-Vision TIP 3.16 разработчики расширили модель данных, добавив в нее новые типы индикаторов — ИНН, СНИЛС, хэш суммы номеров паспортов, номера счетов, электронных кошельков и телефонов. Эта информация загружается в R-Vision TIP из нового источника данных — АС «Фид-Антифрод», который содержит информацию о получателях скомпрометированных переводов. В ранних версиях платформы R-Vision TIP пользователь мог получать информацию через основной канал об инцидентах Банка России, фидом АСОИ ФинЦЕРТ.

Зачастую информация, полученная от поставщиков данных, лишена контекста, необходимого для анализа индикаторов компрометации и/или связанных с ними событий нарушения безопасности. В рамках планомерного расширения источников получения контекста в новой версии R-Vision TIP была реализована поддержка двух новых сервисов обогащения UrlScan и URLhaus.

«Данные киберразведки являются ключевым элементом для анализа угроз, поэтому список поставщиков данных TI будет и далее пополняться в R-Vision TIP — прокомментировала Валерия Чулкова, руководитель продукта R-Vision TIP. — Кроме того, команда R-Vision TIP также продолжит расширение списка поддерживаемых СЗИ отечественных производителей, что особенно важно в связи со сложившейся конъюнктурой рынка информационной безопасности».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Вредоносные программы применялись в 76% атак на компании в 2025 году

По данным исследования Positive Technologies, во втором квартале 2025 года вредоносные программы по-прежнему остаются главным инструментом киберпреступников: они использовались в 76% успешных атак на организации. Чаще всего последствия таких инцидентов выражались в утечке конфиденциальных данных (52%) и нарушении работы компаний (45%).

Эксперты отмечают, что за первое полугодие использование зловредов заметно выросло: по сравнению с первым кварталом — на 26%, а по сравнению с тем же периодом прошлого года — на 12%. Наиболее распространённые типы:

  • программы-вымогатели (49%),
  • средства удалённого управления (33%),
  • шпионский софт (22%).

 

Популярность зловредов объясняется их способностью быстро проникать в инфраструктуру, оставаться незамеченными и обеспечивать злоумышленникам долгосрочный контроль. При этом растёт использование загрузчиков — их доля увеличилась втрое по сравнению с предыдущим кварталом. Такие инструменты применяют для многоэтапной доставки: сначала в систему попадает загрузчик, а затем — трояны удалённого доступа, инфостилеры или шифровальщики.

В частности, специалисты зафиксировали использование нового загрузчика ModiLoader (DBatLoader), распространявшегося через фишинговые письма под видом банковских документов. На завершающем этапе он устанавливал Snake Keylogger, крадущий пароли и перехватывающий нажатия клавиш.

Отдельное направление — использование в атаках легального софта. Его доля достигла 11%. Киберпреступники всё активнее применяют малоизвестные утилиты и даже легитимные программы для маскировки своей активности.

По прогнозам, в ближайшее время будет расти число комбинированных атак, где применяются сразу несколько типов зловредов. Всё больше вымогателей будут не столько шифровать данные, сколько похищать их для последующего давления на жертву. Злоумышленники будут чаще использовать легитимные инструменты и облачные сервисы, а также тактику living off the land — когда атака маскируется под обычную активность в системе.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru