Шпионящая в России Core Werewolf осваивает Telegram и новый загрузчик

Шпионящая в России Core Werewolf осваивает Telegram и новый загрузчик

Шпионящая в России Core Werewolf осваивает Telegram и новый загрузчик

При разборе сентябрьских атак Core Werewolf на российскую оборонку и объекты критически важной инфраструктуры (КИИ) обнаружен проприетарный загрузчик. Еще одно нововведение: для доставки зловредов кибершпионы начали использовать мессенджеры.

Созданная Core Werewolf программа-загрузчик написана на Autolt и добавляет еще одно звено в цепочку заражения. Атака, как и прежде, начинается при открытии RAR-файла, указанного ссылкой в поддельном письме или IM-сообщении.

В архиве сокрыт SFX, содержащий вредоносный скрипт, легитимный интерпретатор для его запуска и маскировочный документ PDF. Все это распаковывается в папку %TEMP%, и загрузчик при исполнении внедряет в систему целевого зловреда.

«Уровень детектируемости используемых инструментов постоянно растет, — отметил, комментируя находку, руководитель BI.ZONE Threat Intelligence Олег Скулкин. — В связи с этим преступники вносят изменения в свой арсенал, надеясь, что это позволит им дольше оставаться незамеченными в ИТ-инфраструктуре жертвы».

Вредоносные послания APT-группы в мессенджерах эксперты отслеживают с июня. Чаще всего Core Werewolf с этой целью использует Telegram.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru