Angry Likho усиливает атаки на российские компании с помощью Lumma

Angry Likho усиливает атаки на российские компании с помощью Lumma

Angry Likho усиливает атаки на российские компании с помощью Lumma

Кибергруппа Angry Likho готовит новую серию целевых атак, которые стартовали как минимум с 16 января 2025 года. Исследователи выявили образцы, способные похищать конфиденциальную информацию с помощью стилеров, а также предоставлять удаленный доступ к заражённым устройствам через специальные утилиты.

Основными целями атак являются сотрудники крупных организаций в России и Белоруссии, включая государственные структуры и их подрядчиков.

Согласно телеметрии «Лаборатории Касперского», деятельность Angry Likho прослеживается как минимум с 2023 года. Группа действует волнообразно: периодически приостанавливает атаки, затем возобновляет их, внося незначительные изменения в тактику.

В рамках последней кампании были обнаружены десятки вредоносных имплантов, а также новые командные серверы.

Злоумышленники используют фишинговые письма, содержащие самораспаковывающиеся архивы, подготовленные под конкретных пользователей. Большинство таких файлов имеют русскоязычные названия и включают документы-приманки, тематика которых связана преимущественно с государственными учреждениями России.

Если пользователь открывает вложенный файл, на его устройство загружается инфостилер Lumma. Он собирает обширный объём данных, включая банковские реквизиты из браузеров, файлы криптокошельков, информацию о системе и установленных программах, файлы cookie, учётные данные пользователей, пароли, номера банковских карт и сведения из журнала подключений.

Эксперты отмечают, что Angry Likho использует доступные на специализированных форумах в даркнете инструменты, разрабатывая самостоятельно лишь механизмы доставки и целевой рассылки имплантов. Несмотря на минимальные изменения в тактике, злоумышленникам удается достигать своих целей.

Продукты «Лаборатории Касперского» детектируют такие угрозы под следующими сигнатурами: HEUR:Trojan.MSIL.Agent.pef, HEUR:Trojan.Win32.Generic.

43% использующих ИИ компаний ищут с его помощью уязвимости

Автоматизация рутины по-прежнему остаётся самым популярным сценарием использования ИИ в информационной безопасности. Но рынок постепенно идёт дальше. Как показал опрос «АМ Медиа», проведённый среди зрителей и участников эфира «Практика применения машинного обучения и ИИ в ИБ», почти половина компаний, уже использующих ИИ, применяют его для поиска уязвимостей и анализа защищённости.

Эфир стал продолжением предыдущей дискуссии о роли ИИ в кибербезопасности.

Если раньше речь шла в основном о теории и ожиданиях, то теперь эксперты обсуждали реальные кейсы: как выстроить пайплайн ИИ в ИБ, какие задачи он уже закрывает и какие решения действительно работают у заказчиков.

Судя по результатам опроса, 64% компаний используют ИИ для автоматизации повседневных задач. Но на этом применение не ограничивается. 43% респондентов задействуют его для поиска уязвимостей и усиления защиты. 32% — для классификации и описания инцидентов, что особенно актуально при текущем объёме событий.

Около четверти применяют ИИ для первичного триажа в SOC и автоматизированного реагирования по сценариям. А 14% доверяют ему даже поведенческий анализ в антифроде.

CEO SolidSoft Денис Гамаюнов считает такие цифры закономерными: по его словам, поиск уязвимостей — «вполне нативная задача» для больших языковых моделей. Однако он напомнил о рисках: компании должны чётко понимать, где проходит граница между использованием инструмента и возможной утечкой конфиденциальных данных внешнему провайдеру.

Заместитель генерального директора по инновациям «СёрчИнформ» Алексей Парфентьев также отметил, что результаты выглядят реалистично. По его мнению, к вероятностным алгоритмам в блокирующих средствах защиты пока относятся с осторожностью, а большинство кейсов использования ИИ в ИБ всё же связано с управленческими и вспомогательными задачами.

Более оптимистичную позицию озвучил руководитель группы развития платформы SOC Yandex Cloud Дмитрий Руссак. По его словам, команда с самого начала активно тестировала LLM, а отдельные идеи удалось масштабировать на всю инфраструктуру. В итоге ИИ используется не только для автоматизации, но и для разбора алертов, управления доступами и поиска уязвимостей.

В целом эксперты сошлись во мнении: современные модели всё ещё страдают от нехватки контекста и специализированных знаний. Поэтому внедрять ИИ нужно аккуратно — с пониманием, какие данные он получает, какие доступы имеет и где требуется обязательный человеческий контроль.

Тем не менее тренд очевиден: ИИ в ИБ перестаёт быть экспериментом и всё чаще становится рабочим инструментом — не только для автоматизации, но и для реального усиления защиты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru