Российский госсектор находится под давлением APT-группировок

Российский госсектор находится под давлением APT-группировок

Российский госсектор находится под давлением APT-группировок

По данным Центра компетенций по сетевой безопасности компании «Гарда», в 2025 году российские государственные структуры и промышленные предприятия находились под серьёзным давлением со стороны APT-группировок. Основными целями атак оставались кибершпионаж и нанесение существенного ущерба работе ИТ-инфраструктуры.

В «Гарда» также отмечают смену тактики злоумышленников: на смену демонстративным акциям, рассчитанным на медийный эффект, пришла скрытная и методичная работа, ориентированная на долгосрочное присутствие в инфраструктуре жертвы.

Ключевой конечной целью большинства атак остаётся сбор данных. В отдельных случаях злоумышленники уничтожали информацию после получения доступа к ней, однако нередко фиксировались и попытки максимально долго сохранить скрытое присутствие в атакованной инфраструктуре.

Всего, по оценке «Гарда», в число наиболее активных группировок, атакующих российские организации, вошли восемь APT-групп. Семь из них связывают с Украиной, ещё одна имеет азиатское происхождение — предположительно, основная часть её участников находится в Казахстане. Все эти группировки активно атакуют государственные учреждения. Следом по частоте атак идут промышленность и энергетика, телекоммуникационный сектор и образование.

Для первичного проникновения в ИТ-инфраструктуру компаний и госорганов злоумышленники, как правило, используют фишинг. Применяются две основные тактики: целевые рассылки и использование легитимных инструментов — в том числе документов — либо замаскированных под них зловредов. При этом содержание писем всегда адаптируется под профиль конкретной организации.

Получив начальный доступ, атакующие закрепляются в системе, опираясь на общедоступные средства администрирования, инструменты туннелирования и фреймворки постэксплуатации. Широко применяются PowerShell-скрипты, задания планировщика, ключи автозапуска в реестре, а также установка легитимных агентов удалённого управления, не содержащих явных признаков вредоносного кода. Такая тактика позволяет сохранять доступ после перезагрузки и не привлекать внимание средств защиты.

Для «бокового» перемещения внутри сети хакеры используют инструменты анализа Active Directory и сетевого сканирования. Перемещение между узлами осуществляется с помощью штатных протоколов Windows, а также с использованием украденных или приобретённых на теневом рынке учётных данных.

Управляя скомпрометированной инфраструктурой, злоумышленники активно маскируют сетевой трафик, используя HTTPS, WebSocket и туннелирование через сервисы — аналоги ngrok. В отдельных случаях задействуются публичные облачные платформы. Это усложняет сетевой анализ и позволяет скрывать реальные серверы управления. В ряде атак также зафиксирован переход на новые открытые C2-фреймворки, доработанные под собственные задачи, включая AdaptixC2 и другие решения.

«Результаты исследования показывают, что атакующие всё чаще маскируют вредоносную активность под штатные процессы и легитимное администрирование. Поэтому критически важно не только контролировать действия в инфраструктуре, но и обогащать средства защиты потоками данных об угрозах — TI-фидами. Они позволяют учитывать тактики, техники и инструменты конкретных группировок, быстрее выявлять подозрительные цепочки событий и сокращать время реагирования на инциденты», — отметил Илья Селезнёв, руководитель продукта «Гарда Threat Intelligence Feeds».

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru