В HoneyCorn нашли способ устранить недостатки IoC

В HoneyCorn нашли способ устранить недостатки IoC

В HoneyCorn нашли способ устранить недостатки IoC

Даже у самых опытных специалистов по информационной безопасности есть страх, что компанию, которую они защищают, взломают. И дело тут не в уровне экспертизы или размере бюджета. В кибербезопасности инициатива почти всегда на стороне атакующего.

Методы атак развиваются быстрее, чем инструменты защиты. Ускоряется разработка эксплойтов, упрощается развёртывание атакующей инфраструктуры, сокращается время её жизни и растёт уровень маскировки.

Автоматизация, большие бюджеты киберпреступных группировок и использование нейросетей только усиливают этот тренд.

Один из ключевых инструментов защиты сегодня — индикаторы компрометации (IoC). Это машиночитаемые признаки атак: IP-адреса, хеши файлов, сигнатуры, домены, параметры фишинговых писем и другие технические артефакты. В идеале они должны быстро собираться при обнаружении новой атаки и распространяться по экосистеме, чтобы остальные компании могли заранее принять меры.

Чтобы противодействовать новым атакам сейчас, помимо прочего, используются индикаторы компрометации — это машиночитаемые паттерны, которые собираются при первой новой атаке и распространяются по всем пользователям. Это мощный, правильный и достаточно нерабочий инструмент на данный момент.

Давайте разберём почему.

  1. В классическом TI не собираются необходимые индикаторы компрометации в требуемом виде (базы паролей, используемых при брутфорсе, полные параметры фишинговых писем, семплы файлов, а также YARA-правила и хеши для инжектов и т. д.).
  2. Нет быстрой верификации индикаторов компрометации, в связи с этим — большое количество ложных срабатываний.
  3. Нет общепринятой классификации индикаторов компрометации по целевым спискам для решения всех необходимых задач и тюнинга количества ложных срабатываний.
  4. Нет единой унифицированной шины распространения индикаторов компрометации.
  5. Нет профессионального сообщества, обмена индикаторами компрометации для повышения базы сбора.
  6. Сейчас нет действенных механизмов сбора новых индикаторов без взлома реальных заказчиков.
  7. Не происходит автоматический реверс угроз нулевого дня.

И это только вершина айсберга – крутая технология становится посредственной из-за ряда практических недочётов.

В HoneyCorn заявляют, что нашли способы закрыть обозначенные пробелы. Детали проекта пока не раскрываются, однако команда приглашает к сотрудничеству других разработчиков ИБ-решений — для создания единой шины обмена индикаторами компрометации, а также компании-заказчики — для практического тестирования новых подходов.

32 млрд опасных переходов: школы накрыло волной вредоносной рекламы

С конца февраля по середину мая 2026 года в российских школах и колледжах заблокировали 32,1 млрд попыток обращения к вредоносным ресурсам. Такие данные привели аналитики ГК «Солар», изучившие работу системы фильтрации интернет-трафика в Единой сети передачи данных (ЕСПД).

Больше всего подозрительной активности зафиксировали в Центральном и Приволжском федеральных округах. На каждый из них пришлось примерно по 8,9 млрд заблокированных обращений — в сумме это более половины всех попыток по стране.

Самый любопытный момент связан со временем всплеска активности. Пик пришёлся на период подготовки к пробным ЕГЭ, ОГЭ и ВПР. По словам специалистов, школьники активно искали ответы к экзаменам, шпаргалки и готовые решения, а мошенники этим воспользовались.

Вместо полезных материалов дети нередко попадали на заражённые сайты или скачивали файлы с вредоносным кодом. Такие ссылки злоумышленники распространяют через рекламу, социальные сети и другие популярные площадки.

Главным источником угроз оказалась так называемая вредоносная реклама. На неё приходится от 60% до 85% всех блокировок. Достаточно кликнуть по баннеру или объявлению, чтобы оказаться на фишинговом сайте или запустить загрузку опасного файла.

На втором месте — социальные сети. Мошенники взламывают аккаунты, рассылают ссылки от имени друзей и публикуют вредоносные материалы через рекламу и сообщества.

Не обошлось и без нейросетей. За два месяца система зафиксировала более 51 тысячи попыток обращения к сервисам вроде DeepSeek, ChatGPT и Perplexity. Особенно активно ИИ-инструментами интересовались учащиеся Приволжского, Сибирского и Центрального округов.

При этом сами нейросети не считаются вредоносными ресурсами. Их выделяют в отдельную категорию, а доступ регулируется внутренними правилами фильтрации.

По мнению специалистов, одной технической защиты уже недостаточно. Пока школьники продолжают доверять ссылкам с обещаниями ответов на экзамены, розыгрышей и лёгких решений, мошенники будут находить новые способы заманить их на опасные сайты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru