Утечка данных АНБ показала, как США мониторит работу иностранных хакеров

Утечка данных АНБ показала, как США мониторит работу иностранных хакеров

Утечка данных АНБ показала, как США мониторит работу иностранных хакеров

Когда год назад группа под названием Shadow Brokers опубликовала целый набор украденных у АНБ инструментов для взлома, большинство исследователей сконцентрировали внимание на самых мощных из них, так называемых zero-day эксплойтах, которые служат для установки вредоносных программ. Но недавно группа венгерских исследователей безопасности из лаборатории CrySyS Lab обратилась к другим данным, раскрытым Shadow Brokers. Они изучили коллекцию скриптов и инструментов сканирования, которые АНБ использует для обнаружения хакерских группировок из других стран, и выяснили, что те позволяют американцам идентифицировать международных шпионов и киберпреступников задолго до того, как об их деятельности узнает мировое сообщество инфобезопасности.

Кажется, эти скрипты представляют не меньший интерес, чем всем известные эксплойты. Они показывают, что в 2013 году (когда, как считается, эксплойты и были украдены Shadow Brokers), АНБ отслеживала как минимум 45 национальных операций, известных в сообществе как Advanced Persistent Threats, или APT. Некоторые из них уже получили известность в сообществе, другие до сих пор оставались засекреченными.

Скрипты, которые исследовали венгры, были разработаны командой АНБ под названием Territorial Dispute, или TeDi. Как сообщает The Intercept со ссылкой на разведывательный источник, АНБ создали эту команду после того, как в 2007 году некие злоумышленники, предположительно из Китая, похитили чертежи военного самолета Joint Strike Fighter и некоторые другие конфиденциальные данные. Задачей команды было быстрое обнаружение киберпреступных группировок из других стран, а также информирование сотрудников АНБ в случае, если заражаемые ими компьютеры атакуются кем-то еще.

Все эти усилия нужны, чтобы помешать краже инструментов АНБ и гарантировать безопасность агентам американской разведки. Если иностранный киберразведчик по неосторожности себя выдаст, это также может спровоцировать обнаружение и американского агента. Кроме того, скрипты, разработанные TeDi, позволяют вычислять наиболее привлекательные для взлома компьютеры в тех географических зонах, о которых у АНБ недостаточно инсайдерской информации. Если компьютер уже привлек много взломщиков из других стран, это верный признак того, что он является целью и для американских агентов.

Для поиска киберпреступников Territorial Dispute используют цифровые подписи. Они работают как отпечатки пальцев и могут идентифицировать присутствие группы взлома через названия файлов, фрагменты кода известных вредоносных программ, неоднократно использованных участниками APT, определенные изменения в настройках операционной системы компьютера. Такие элементы называются индикаторами взлома (indicators of compromise, или IoC).

Поскольку ни одна из известных APT-групп не названа своим именем в скриптах (вместо этого АНБ называют их Sig1, Sig2 и т. д.), венгерские исследователи попытались узнать, какие известные группировки и вредоносные программы скрываются за этими условными обозначениями.

sig

Например, они выяснили, что АНБ могли знать о деятельности группировки Dark Hotel (предположительно созданной в Южной Корее и атакующей компьютеры в Азии) еще в 2011 году, то есть за три года до того, как о ней стало известно сообществу безопасности. Sig.1 — обозначение, присвоенное червю Agent.btz, который скорее всего был внедрен в секретную военную компьютерную систему США агентом из России. Sig.16 может относиться к шпионскому набору Flame, созданному предположительно группировкой из Израиля.

Команда CrySyS Lab планирует рассказать о своих находках на предстоящем саммите Kaspersky Security в Канкуне и рассчитывает, что и другие специалисты присоединятся к их исследованиям. Сотрудники лаборатории также надеются, что эти данные помогут сообществу выяснить, какие группировки стоят за недавно открытыми вредоносными программами.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Киберпреступники применяют ИИ в половине техник кибератак

Как показало исследование Positive Technologies, киберпреступники начали активно внедрять искусственный интеллект (ИИ) в свою деятельность. Уже в самом ближайшем будущем киберпреступники смогут найти ИИ применение во всех тактиках из базы MITRE ATT&CK, а также в 59% ее техник.

Как отмечают авторы исследования, до недавнего времени злоумышленники применяли ИИ не очень активно: он использовался лишь в 5% техник MITRE ATT&CK и еще для 17% применение такого инструментария признавалось перспективным.

Все изменило появление больших языковых моделей (LLM) и инструментов вроде ChatGPT, которые легальны и общедоступны. После выхода ChatGPT 4 количество фишинговых атак за год выросло в 13 раз.

Как особо обратили внимание аналитики, популярности инструментов ИИ у киберпреступников способствует также тот факт, что LLM не имеют ограничений, которые бы препятствовали генерации с их помощью вредоносного кода или инструкций. В итоге такие инструменты довольно широко используются для создания различных программных зловредов.

Обращение к большим языковым моделям помогает начинающим киберпреступникам,  ускорять подготовку к атакам. Злоумышленник может с их помощью уточнить, не упустил ли он чего-то или изучить различные подходы к реализации определенных шагов в ходе той иной акции.

Продвинутые инструменты поиска помогут начинающему злоумышленнику подобрать необходимую информацию и найти ответы на базовые вопросы. Особенно авторы исследования обращают внимание на ситуацию в развивающихся странах, где компании и госучреждения защищены хуже.

Среди методов атак, где малоопытные злоумышленники применяют ИИ наиболее широко, авторы исследования выделили фишинг, социальную инженерию, атаки на веб-приложения и слабые пароли, SQL-инъекции, а также сетевой сниффинг. Они не требуют глубоких технических знаний и их легко осуществлять с помощью публично доступных инструментов.

Благодаря ИИ уже на текущем уровне технологий можно автоматически генерировать фрагменты вредоносного кода, фишинговые сообщения, разного рода дипфейки, которые делают более убедительными привычные сценарии атак социальной инженерии, автоматизировать отдельные этапы кибератак, среди которых авторы исследования особо выделили управление ботнетами. Однако развить и создать новые инструменты ИИ для автоматизации и масштабирования кибератак пока могут только опытные злоумышленники.

«Пока что ни об одной атаке нельзя сказать, что она была полностью проведена искусственным интеллектом. Тем не менее мир информационной безопасности постепенно движется к автопилотированию как в защите, так и в атаке. Мы прогнозируем, что с течением времени киберпреступные инструменты и модули с ИИ будут объединяться в кластеры для автоматизации все большего числа этапов атаки, пока не смогут покрыть большую часть шагов», — предупреждают авторы исследования.

 

Если злоумышленникам удастся автоматизировать проведение атак на выбранную цель, следующим шагом может стать применение инструментов для самостоятельного поиска целей. Опытным киберпреступникам ИИ даст инструментарий для сбора данных о потенциальных жертвах из разных источников, причем в короткие сроки.

ИИ активно применяется при эксплуатации уязвимостей, причем потенциал данных инструментов реализован еще далеко не полностью. ИИ помогает создавать ботов, с высокой степенью точности имитирующих поведение людей. Активно используются в ходе атак и дипфейки, которые уже достигли довольно высокого уровня правдоподобия. Их применяют в ходе атак как на обычных людей, так и на компании.

«Высокий потенциал искусственного интеллекта в кибератаках — не повод для паники, — комментирует ситуацию аналитик исследовательской группы департамента аналитики Positive Technologies Роман Резников. — Нужно реалистично смотреть в будущее, изучать возможности новых технологий и системно заниматься обеспечением результативной кибербезопасности. Логичная контрмера атакующему ИИ — более эффективный ИИ в защите, который поможет преодолеть нехватку специалистов для защиты от кибератак через автоматизацию многих процессов».

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru