Группа Rezet атакует промышленность: фишинг под видом семинаров

Группа Rezet атакует промышленность: фишинг под видом семинаров

Группа Rezet атакует промышленность: фишинг под видом семинаров

Компания F.A.C.C.T. зафиксировала в январе 2025 года серию атак кибершпионской группы Rezet (Rare Wolf) на российские промышленные предприятия. Письма маскируются под приглашения на семинары по стандартизации оборонной продукции.

В конце месяца система F.A.C.C.T. Managed XDR выявила и заблокировала вредоносные рассылки. Открытие вложенных файлов могло привести к заражению рабочих станций.

Группа Rezet, известная с 2018 года, специализируется на кибершпионаже, излюбленный инструмент — фишинговые рассылки. По данным исследователей, за это время она совершила около 500 атак на промышленные предприятия в России, Украине и Белоруссии.

В кампаниях 2021 и 2023 годов злоумышленники использовали файл rezet.cmd, по которому группа и получила своё название.

В январе 2025 года злоумышленники рассылали письма якобы от имени компании, занимающейся сопровождением контрактов в сфере гособоронзаказа. Под удар попали предприятия химической, пищевой и фармацевтической промышленности.

 

Схема заражения была схожа с предыдущими атаками группы: в первой волне рассылок архив содержал вредоносный файл, файл-приманку в формате PDF и код. Пароль к архиву указывался в тексте письма, что позволяло обходить стандартные системы защиты. После запуска PDF-документ открывался для отвлечения внимания, а вредонос заражал систему.

Несколько дней спустя последовали ещё две рассылки, где внутри архива уже находились два вредоносных файла. Открытие любого из них приводило к заражению.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru