Выявление атак на Kerberos и автодискаверинг в новой версии Xello Deception

Выявление атак на Kerberos и автодискаверинг в новой версии Xello Deception

Выявление атак на Kerberos и автодискаверинг в новой версии Xello Deception

Вышел релиз платформы Xello Deception (которая помогает компаниям выявлять целевые атаки с помощью киберобмана) версии 5.6. Среди ключевых нововведений: запись сетевого трафика для расследования киберинцидентов, новые типы ложных данных для выявления атак на протокол Kerberos, продвинутое конфигурирование веб-ловушек и автодискаверинг.

Продвинутые возможности для расследования киберинцидентов

После выявления вредоносной активности в сети Xello Deception предоставляет необходимую информацию для детектирования кибератаки: первоначальную точку компрометации, цепочку действий злоумышленника при взаимодействии с ложным слоем данных и активами, следы запуска инструментов.

В новой версии продукта реализована запись сетевого трафика в pcap-файл для дальнейшего анализа с помощью сторонних средств. Это позволяет получать все данные о командах и действиях хакера (выполнение команд, запросы, запуск утилит и другие) при его взаимодействии с ловушкой.

 

Продвинутое конфигурирование веб-ловушек и RealOS на ОС Linux

Сегодня Xello Deception поддерживает более 40 типов ловушек разной интерактивности (FTP, SSH, Database, RDP, SMB и другие). В новой версии платформы реализована собственная технология эмуляции веб-сервисов реальных устройств производителей (например, Cisco, HP, Hikvision и других) высокого уровня интерактивности.

Также в версии 5.6 реализованы RealOS-ловушки на ОС Linux. В терминологии разработчика RealOS — тип ловушек, который эмулирует ложные сервисы и устройства, работающие в среде реальной операционной системы. Это позволяет устанавливать на них любое программное обеспечение, приложение или средство защиты. Таким образом, ловушкой становится любая производственная система.

 

Выявление Kerberoasting-атак

Протокол Kerberos (используется в доменных сетях для аутентификации пользователей) часто нужен злоумышленниками для получения учетных записей и повышения своих привилегий. Согласно анализу проведённых пентетстов компанией Positive Technologies в 2022 году, получение учетных данных через атаку Kerberoasting входит в пятёрку методов (36%), которые используют пентестеры при исследовании внутренней сети. Атаки на протокол Kerberos сложно выявить, потому что злоумышленники используют скомпрометированную учетную запись, связанную с именем субъекта-службы (Service Principal Name, SPN). Это имя является уникальным идентификатором, позволяющим пользователям входить в определенные учетные записи. Используя учетную запись, они запрашивают многочисленные билеты из центра распределения ключей (KDC) и домена, который контролирует, кто может получить доступ к сети. Данное поведение будет равносильно поведению легитимного пользователя.

Чтобы минимизировать риск компрометации протокола Kerberos, в новой версии Xello Deception реализованы SPN-приманки — специфичные для него ложные данные. Этот тип приманок станет наиболее привлекательной целью для злоумышленника при проведении Kerberoasting-атаки. Ее можно размещать в каталогах LDAP и Active Directory (AD) — в тех местах, где чаще всего ищут учетные записи для дальнейшей реализации кибератаки.

Другой способ выявления атак данного типа, который уже реализован на платформе — интеграция с источниками событий аутентификации (например, с Active Directory). Это позволяет выявлять действия злоумышленника при использовании ложной SPN-учетной записи в момент ее верификации (без использования ловушек).

 

Автоматическая интеграция с внутренней инфраструктурой

В новой версии реализован автодискаверинг для автоматического добавления LDAP-серверов и Active Directory (AD) в систему. Это необходимо для анализа особенностей инфраструктуры компании и создания релевантных ложных данных. Автодискаверинг упрощает работу с системой компаниям с динамичной инфраструктурой и большим количеством доменов. Решение автоматизирует процесс мониторинга конфигурационных единиц и сбора данных о них, а также повышает эффективность платформы за счет устранения человеческого фактора.

 

«Современные системы киберобмана или решения класса Distributed Deception Platform (DDP) активно адаптируются под постоянно меняющийся ландшафт киберугроз. Например, после ухода западных игроков и их обновлений заметно выросли атаки с эксплуатацией уязвимостей в оборудовании, приложениях и системах. Мы реализовали в рамках нашей платформы отдельный модуль — Xello Decoy Traps, который позволяет эмулировать ложные устройства, сервисы, операционные системы и уязвимости в них. В этом релизе уделили внимание новым типам приманок, которые отвечают современным киберугрозам, гибкости и автономности платформы», — отмечает технический директор Xello Макаров Алексей.

Google упростила удаление личных данных и интимных фото из поиска

В интернете всегда найдётся кто-то, кто хочет узнать о вас больше, чем следовало бы. К счастью, у Google есть инструменты, которые помогают убрать лишнее из поисковой выдачи. Компания обновила сервис Results About You, который ищет и помогает удалить из выдачи страницы с вашими персональными данными.

Теперь инструмент умеет находить не только адреса и телефоны, но и номера документов, включая паспорт, водительские права и даже номер социального страхования (для США).

Чтобы система знала, что искать, пользователю нужно заранее добавить часть этих данных в настройках. Для водительских прав требуется полный номер, а для паспорта или SSN — только последние четыре цифры. После этого Google будет периодически сканировать выдачу и присылать уведомления, если найдёт совпадения.

Важно понимать: контент не исчезает из Сети полностью, но перестаёт отображаться в поиске Google, что для большинства пользователей уже существенно снижает риски.

Обновление коснулось и инструмента для удаления интимных изображений, опубликованных без согласия человека. Речь идёт как о реальных фото, так и о дипфейках и других сгенерированных ИИ материалах.

Теперь пожаловаться на такие изображения стало проще: достаточно нажать на три точки рядом с картинкой в поиске, выбрать «Удалить результат» и указать, что это интимное изображение. Google уточнит, настоящее это фото или дипфейк, а затем запустит проверку.

Кроме того, теперь можно добавлять сразу несколько изображений в одну заявку, что особенно актуально в эпоху, когда генеративный ИИ позволяют создавать подобный контент буквально за минуты.

Google также добавила возможность мониторинга: если функция включена, система будет автоматически отслеживать появление новых подобных изображений и предупреждать пользователя.

Поиск по ID уже доступен в Results About You. Обновлённый инструмент для удаления интимного контента начнёт появляться в ближайшие дни и будет постепенно распространяться на разные страны.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru