Хактивисты атаковали сайт Гарда Технологии, но слегка промахнулись

Хактивисты атаковали сайт Гарда Технологии, но слегка промахнулись

Хактивисты атаковали сайт Гарда Технологии, но слегка промахнулись

Проукраинская хактивисткая группировка заявила об атаке на сайт «Гарда Технологии». Однако удар пришелся по второстепенному ресурсу gardatech[.]ru, тогда как основной не попал под прицел злоумышленников.

Как утверждают в ГК «Гарда», атака не нанесла ущерба инфраструктуре «Гарда Технологии» и другим компаниям, входящим в группу, и не представляет опасности для клиентов.

Сервисы работают в штатном режиме, в том числе и основной сайт группы компаний «Гарда» — garda.ai. Восстановительные работы на пострадавшем ресурсе продолжаются.

«На ряде украинских хакерских форумов уже появилась информация о недоступности ресурса и удачно проведенной атаке. Выводы об инструментах, которыми пользовались злоумышленники делать рано, потому как новые появляются чуть ли не ежедневно».

«Например, на днях вышла свежая версия, gorgon-stress. Ведется расследование», – комментирует руководитель отдела аналитики угроз информационной безопасности группы компаний «Гарда» Алексей Семенычев.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru