Шпионы Shedding Zmiy проникли в десятки российских организаций

Татьяна Никитина 24 Мая 2024 - 20:06

Таргетированные атаки

...

Шпионы Shedding Zmiy проникли в десятки российских организаций

По данным ГК «Солар», нацеленная на шпионаж APT-группа с условным именем Shedding Zmiy объявилась в России в 2022 году. На ее счету уже несколько десятков атак на госструктуры, промпредприятия, телеком-сети и другие объекты критической важности.

Обнаружив в ходе анализа бэкдор CobInt, эксперты предположили, что автор целевых атак — группировка Cobalt (это ее «фирменный» инструмент). Однако расследование показало, что это не так: взломщики не искали финансовой выгоды, они воровали данные с тем, чтобы использовать их в дальнейших атаках или слить в Telegram.

Обширный набор инструментов и техник позволяет Shedding Zmiy каждый раз менять тактику. Кибершпионы также подняли множество C2-серверов на территории России, воспользовавшись услугами облачных и хостинг-провайдеров, что помогает им обходить блокировки по GeoIP.

В атаках применяются и выложенные в паблик зловреды, и спецразработки под конкретные цели (загрузчики, бэкдоры, веб-шеллы). Для хранения вредоносного кода иногда используются взломанные серверы.

В арсенале Shedding Zmiy исследователи суммарно насчитали 35 инструментов разного назначения и 20 используемых уязвимостей — в основном хорошо известных, таких как Log4Shell, ProxyShell и PrintNightmare .

Один эксплойт оказался редким и замысловатым. Соответствующую уязвимость в ASP.NET (десериализация ненадежных данных в параметре VIEWSTATE) разработчики Microsoft пытались устранить еще десять лет назад, но затем оставили эту затею — в «Солар» полагают, из-за сложности использования лазейки.

«В процессе расследований мы нашли как знакомые по деятельности группы Cobalt вредоносные инструменты, так и не встречавшиеся ранее уникальные образцы ВПО, в частности, бэкдор Bulldog и загрузчик XDHijack, — отметил эксперт из команды Solar 4RAYS Антон Каргин. — Кроме того, группировка разработала целый фреймворк для эксплуатации уязвимости десериализации VIEWSTATE. Всё это говорит о высоком профессионализме злоумышленников и немалых ресурсах».

Участники Shedding Zmiy также активно используют элементы социальной инженерии. Так, в ходе одной из атак они создали в Telegram поддельный аккаунт ИБ-специалиста целевой компании и от его имени выманили у сотрудника учетные данные для доступа к внутренних хостам.

В другом случае злоумышленники сыграли на доверии между компаниями-партнерами (атака типа Trusted Relationship): взломав сеть телеком-провайдера, разослали от его имени десятки вредоносных писем в другие организации.

Следующая главная новость »

Машинное обучение и ИИ в ИБ: где работает, а где — миф? Обсудим на эфире — регистрируйтесь!

Татьяна Никитина 25 Февраля 2026 - 16:55

GenAI (генеративный искусственный интеллект)Соответствие законодательству РФ Общее

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

Машинное обучение и ИИ в ИБ: где работает, а где — миф? Обсудим на эфире — регистрируйтесь!