Появился российский аналог проекта Canarytokens от Xello

Появился российский аналог проекта Canarytokens от Xello

Появился российский аналог проекта Canarytokens от Xello

В новой версии Xello Deception — российской платформы для обнаружения целевых кибератак с использованием технологии киберобмана — появились типы приманок под названием Canary Lures.

Они представляют собой подложные цифровые объекты (документы, файлы, папки), открытие которых приводит к регистрации ИБ-инцидента.

В настоящее время в платформе реализовано множество различных приманок, которые условно делятся на два типа. Первый — так называемые Lures — цифровые артефакты, усиливающие реалистичность ловушек и направляющие злоумышленника к ним.

Второй — Canary Lures (по терминологии разработчика) — это самостоятельные приманки, не привязанные к ловушкам. Они срабатывают при любой попытке открытия или использования и могут быть представлены в разных форматах: текстовые документы, таблицы, PDF-файлы, папки.

Это позволяет органично интегрировать их в инфраструктуру организации и адаптировать к различным сценариям угроз. В будущем планируется поддержка новых форматов, таких как архивы, каталоги и конфигурационные файлы VPN.

По словам технического директора Xello Алексея Макарова, приманки типа Canary Lures могут использоваться как для выявления действий внутренних инсайдеров, так и для фиксации активности внешних злоумышленников.

Подобные файлы можно размещать в наиболее уязвимых или интересных с точки зрения атакующих частях сети. Управление приманками осуществляется из единой консоли, что упрощает их настройку и адаптацию под задачи конкретной организации.

Один хакер, ИИ и 72 часа: злоумышленник взломал крупную AWS-инфраструктуру

Одинокий киберпреступник с помощью ИИ провернул атаку на крупную среду Amazon Web Services и смог выжать из жертвы деньги. Об этом рассказала компания Sygnia, которая занимается реагированием на киберинциденты. Главная деталь здесь не в том, что атаковали облако.

Интереснее другое: по оценке Sygnia, один финансово мотивированный злоумышленник сделал за трое суток объём работы, который обычно занял бы недели.

ИИ помог ему ускорить разведку, разработку скриптов, подбор команд и адаптацию под конкретную инфраструктуру жертвы.

Атака не строилась на одной волшебной дыре. Хакер последовательно сцепил слабые места в приложениях, AWS-ресурсах, репозиториях исходного кода, CI/CD-пайплайнах, рантайм-компонентах и хранилищах данных.

В ход пошли поиск учётных данных, сбор секретов, перечисление облачных ресурсов, злоупотребление пайплайнами деплоя, изменение рантайм-среды, доступ к базам данных и эксфильтрация данных.

Первичный доступ злоумышленник получил через ключ доступа AWS, добытый при помощи уязвимости в приложении. Дальше ключ прогонялся через несколько рабочих сценариев: украсть максимум секретов, создать бэкдоры, расширить доступ и собрать данные для давления на компанию. Каждый новый доступ тут же снова отправлялся в этот же конвейер.

Чтобы показать серьёзность намерений, атакующий выполнял в основном обратимые действия: закрывал доступ к S3-бакетам, снижал ёмкость ECS-сервисов до нуля, создавал правила ACL для блокировки сетевого доступа и очищал очереди SQS. То есть демонстрировал: «Я уже внутри, могу ломать сильнее, если не договоримся».

Sygnia подчёркивает: для защиты не так важно, была ли конкретная команда написана человеком или ИИ. Важно другое — скорость. Если атакующий с LLM может за минуты пройти путь, на который раньше уходили часы, ручной разбор SIEM-алертов уже выглядит как попытка тушить пожар чайной ложкой.

Вывод для компаний напрашивается следующий: облако нужно защищать быстрее. Нужны нормальная видимость активов и учёток, жёсткий контроль секретов, защита CI/CD, готовые сценарии изоляции и автоматизированное реагирование. Потому что в эпоху ИИ один человек может атаковать как маленькая команда.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru