Каждая вторая атака привела к нарушений бизнес-процессов

Каждая вторая атака привела к нарушений бизнес-процессов

Каждая вторая атака привела к нарушений бизнес-процессов

Специалисты отдела реагирования на угрозы ИБ экспертного центра безопасности Positive Technologies (PT ESC IR) представили на SOC-форуме статистику по итогам проектов по расследованию киберинцидентов. Всего количество таких проектов по сравнению выросло втрое по сравнению с предшествующим периодом.

Среди отраслей в тройку лидеров вошли промышленность (23% инцидентов), госсектор (22%) и ИТ (13%). Руководитель Отдела реагирования PT ESC Денис Гойденко особо отметил большой рост атак на ИТ-компании. Они, в отличие от компаний других отраслей, не повысили уровень защищенности своей инфраструктуры, чем пользуются злоумышленники. Плюс ко всему атаки на ИТ «популярны» у злоумышленников при попытках проникнуть в системы их заказчиков.

Как правило, за атаками стояла одна из 17 известных кибергруппировок. 39% атак были политически мотивированы, в 35% инцидентов речь шла о финансовых мотивациях. Без малого четверть инцидентов не удалось атрибутировать.

В 47% инцидентов хакеры достигали своих целей из-за того, что атакованная инфраструктура базировалась на устаревшем ПО. Более 40% инцидентов были связаны с отсутствием многофакторной аутентификации, ненамного меньше — недостаточной сегментацией сети.

Эксперты отмечают существенный рост востребованности отечественными компаниями работ по расследованию инцидентов. За последние два года их количество увеличилось в три раза.

«По сравнению с 2021–2023 годами доля проектов, в которых инцидент нарушил  внутренние бизнес-процессы, выросла с 32% до 50%. Мы предполагаем, что это связано с увеличением интенсивности атак со стороны хактивистов и финансово мотивированных злоумышленников. В 19% проектов были обнаружены следы разведывательной активности и шпионажа, за которыми, как правило, стоят APT-группировки. В 12% случаев злоумышленники пытались выгрузить конфиденциальную информацию, не желая при этом надолго оставаться в инфраструктуре. Как и прежде, злоумышленники чаще всего атаковали узлы под управлением Windows, однако и доля узлов под управлением Linux довольно высока (28%)», — сказала Яна Авезова, старший аналитик исследовательской группы Positive Technologies.

«Количество атак через подрядчиков за год увеличилось до 15%; среди этих подрядчиков многие предоставляют услуги десяткам клиентов. Несмотря на то, что доля таких атак пока небольшая, реальный и потенциальный ущерб от взлома доверенных, но незащищенных партнеров приобретает лавинообразный характер, — прокомментировал Денис Гойденко, руководитель отдела реагирования на угрозы ИБ экспертного центра безопасности Positive Technologies. — Если говорить о способах получения первоначального доступа, самым распространенным остается эксплуатация уязвимостей в веб-приложениях. За последний год на первое место вышли сайты под управлением CMS „1C-Битрикс“ — 33% от всех атак, где в качестве исходного вектора проникновения использовались уязвимые веб-приложения. Доля исходных векторов, связанных с почтовым сервером Microsoft Exchange, снизилась с 50% до 17%».

Нейросеть с сюрпризом: AppSec.Track проверит модели из Hugging

Скачал ML-модель из публичного репозитория — получил чужой код в корпоративной инфраструктуре. AppSec Solutions решила прикрыть эту дверь и добавила в платформу AppSec.Track проверку моделей из Hugging Face до их загрузки на рабочие станции разработчиков и в CI/CD-конвейеры.

При запросе через корпоративный репозиторий модель автоматически отправляется в «карантин» — изолированную среду, где её содержимое анализируется без запуска.

После проверки платформа выносит вердикт: можно ли пропускать файл внутрь корпоративного контура или лучше оставить его за дверью.

Особое внимание — сериализованным моделям в формате pickle. При загрузке они могут выполнять произвольный код, поэтому одного заражённого файла достаточно, чтобы злоумышленник получил доступ к среде разработки. Обычный сканер зависимостей такой сюрприз способен пропустить: опасный код спрятан внутри модели, а не среди подключённых пакетов.

В AppSec Solutions считают безопасной альтернативой формат safetensors, который не предусматривает хранение исполняемого кода. Но пока публичные хабы забиты моделями в pickle, предварительная проверка остаётся обязательной остановкой перед въездом в инфраструктуру.

AppSec.Track также анализирует библиотеки и зависимости из PyPI, npm, Maven, NuGet и специализированных ML-репозиториев. На этапе сборки платформа формирует SBOM и сверяет компоненты с собственной базой уязвимостей. Саму модель после проверки на входе повторно не сканируют, а её окружение контролируют уже через SBOM.

Ранее платформа получила интеграцию с MCP. Теперь ИИ-ассистенты разработчиков могут напрямую запрашивать проверку сторонних open-source-компонентов, искать уязвимости, несуществующие и опасные пакеты.

По заявлению компании, AppSec.Track стал первым российским решением для предварительного анализа моделей из Hugging Face.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru