Атаки через подрядчиков вошли в топ угроз для российских компаний

Атаки через подрядчиков вошли в топ угроз для российских компаний

Атаки через подрядчиков вошли в топ угроз для российских компаний

По данным центра мониторинга и реагирования на киберугрозы RED Security SOC, в 2024 году значительно выросло число атак на компании через их подрядчиков. Этот вектор впервые вошёл в список шести наиболее распространённых методов получения доступа к ИТ-инфраструктуре организаций.

В сравнении с 2023 годом количество подобных инцидентов увеличилось втрое, и аналитики ожидают дальнейшего роста в ближайшее время.

В прошлом году большинство успешных кибератак по-прежнему совершалось с использованием фишинга, перебора паролей (брутфорс) и эксплуатации известных уязвимостей в периметре.

Однако, наряду с этими традиционными техниками, киберпреступники стали всё чаще использовать доверительные отношения компаний с их подрядчиками (техника Trusted Relationship, T1199 по классификации MITRE ATT&CK).

Подобные атаки были направлены на подрядные организации, которые обычно имеют прямой доступ к инфраструктуре своих клиентов, но при этом обладают менее развитой системой информационной безопасности.

Как пояснили специалисты центра мониторинга RED Security SOC, злоумышленные действия через подрядчиков сложно идентифицировать, поскольку они маскируются под стандартную деятельность внешних подрядных организаций.

Наиболее эффективным методом выявления подобных атак является анализ аномалий поведения, когда отклонение от заранее заданных моделей работы внешних сотрудников служит сигналом для дополнительной проверки.

Чтобы снизить риски подобных инцидентов, специалисты советуют компаниям тщательно контролировать доступ подрядчиков, проводить регулярный аудит подключений и активно отслеживать любые изменения в стандартных профилях активности пользователей.

По прогнозам экспертов, к 2025 году каждое третье успешное вторжение в крупные российские компании будет происходить через компрометацию подрядчиков. Причём если ранее подобные атаки были направлены преимущественно на конкретные организации, то теперь взлом одной подрядной компании может стать отправной точкой для атак сразу на несколько её клиентов одновременно.

Дополнительно ситуацию усугубляет медленная реакция со стороны самих подрядных компаний, которые зачастую не могут оперативно обнаружить факт компрометации и своевременно уведомить об этом своих клиентов и регуляторов. В результате злоумышленники получают дополнительное время и возможность для глубокого проникновения в критически важные системы, что увеличивает потенциальный ущерб от таких инцидентов.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru