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.

Microsoft уличили в самовольном сборе данных для обучения нейросетей

Как выяснилось, набор функций Connected Experiences приложений Microsoft Office, предназначенный для анализа созданных пользователями материалов, передается в Microsoft для обучения нейросетей. Отключение этой функции возможно, но неочевидно. Сама корпорация все отрицает.

На включенную функциональность по умолчанию, обратил внимание пользователь соцсети X (бывший Twitter) под ником nixCraft. Причем явного согласия на это Microsoft не спрашивает.

«Этот параметр в дефолтной конфигурации позволяет Microsoft использовать любые документы, включая статьи, романы или другие произведения, в том числе являющиеся объектом авторских прав или содержащих коммерческую тайну без явного согласия авторов или владельцев, — предупреждает обозреватель онлайн-издания Tom’s Hardware Guide Антон Шилов.

«Возникает также конфликт интересов, поскольку данные, созданные в Microsoft Office, могут использоваться для обучения внутренних нейросетей в компаниях. По этой причине любой, кто обеспокоен защитой своей интеллектуальной собственности или конфиденциальной информации, должен немедленно принять меры».

Отключение данной функции возможно, но неочевидно. Для этого необходимо перейти в меню Файл → Параметры → Центр управления безопасностью → Параметры центра управления безопасностью → Параметры конфиденциальности → Параметры конфиденциальности → Сетевые функции → Взаимодействия для анализа контента и снять галочку с пункта «Включить функции, позволяющие анализировать содержимое».

По мнению Шилова, действия Microsoft находятся в русле общей тенденции использования данных пользователей для обучения ИИ, причем без явного согласия последних. Это не раз становилось поводом для скандалов и доходило до судебных разбирательств.

Microsoft ответила на обвинение. По словам ее представителей, Connected Experiences собирает некоторые данные с помощью офисных приложений, но это нужно только для работы сетевых функций, например, совместной работы над документами. Для обучения нейросетей эти данные не используются.

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