Создана модель идеальной кибератаки

Создана модель идеальной кибератаки

Разработана система оценки наиболее подходящего времени для нанесения киберудара с использованием скрытых уязвимостей в компьютерных программах. Модель идеальной кибератаки приводится в статье, опубликованной американскими исследователями в журнале PNAS.

Эффективность атак на компьютерные системы потенциального противника авторы работы рассмотрели на примере так называемых эксплойтов – скрытых уязвимых мест в коде программ и операционных систем. Их модель основана на учете двух основных параметров: вероятности, что эксплойт не будет обнаружен до его применения, и времени, в течение которого уязвимость можно будет использовать уже после атаки, сообщает Inline.ru.

Влияние этих факторов является взаимоисключающим, поскольку использование никому не известной уязвимости можно отложить, а хорошо замаскированный эксплойт лучше применить сразу, чтобы дольше иметь доступ к системам противника.

Примером успешного использования скрытной уязвимости авторы работы назвали внедрение вируса Stuxnet на компьютеры иранских ядерных объектов в 2010 году. Вирус помешал работе центрифуг для обогащения ядерного топлива. Stuxnet успешно работал в течение 17 месяцев и, по мнению исследователей, был запущен как только появилась такая возможность для достижения максимального результата.

Предполагаемый ответ Ирана, в свою очередь, стал образцом поспешного использования недостаточно хорошо замаскированного эксплойта. Вирус поразил десятки тысяч рабочих станций саудовской нефтяной компании Saudi Aramco, но был замечен и удален в течение четырех дней.

В 2013 году стало известно, что Агентство национальной безопасности США скупало данные об уязвимостях интернет-сайтов, которые можно использовать для несанкционированного доступа к компьютерам.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В Сети нашлись вредоносные PyPI-пакеты, нацеленные на юзеров DeepSeek

Специалисты Positive Technologies выявили и пресекли вредоносную кампанию. Атака была направлена на пользователей DeepSeek, а также на разработчиков и специалистов в области машинного обучения, заинтересованных в интеграции этой нейросети.

Злоумышленник зарегистрировал учетную запись в репозитории Python Package Index (PyPI) еще в июне 2023 года, но активность проявил лишь 29 января, загрузив пакеты deepseeek и deepseekai.

После установки они крали данные о пользователе, его системе и переменных окружения, в которых могут содержаться учётные данные для баз данных и доступы к инфраструктурным ресурсам. Похищенная информация отправлялась на комнадный сервер через платформу Pipedream.

«Атакующие используют тренды в своих целях, и популярность DeepSeek не стала исключением. Интересно, что код вредоносных пакетов частично создан с помощью ИИ-ассистента — об этом говорят характерные комментарии», — отметил Станислав Раковский, руководитель группы Supply Chain Security.

Вредоносные пакеты загрузили более 200 раз, но атака была быстро выявлена с помощью сервиса PT PyAnalysis.

Positive Technologies советует проверять источники стороннего ПО и использовать инструменты анализа безопасности для защиты от подобных угроз.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru