Выявлен код, запустивший бэкдор на платформу SolarWinds Orion

Выявлен код, запустивший бэкдор на платформу SolarWinds Orion

Выявлен код, запустивший бэкдор на платформу SolarWinds Orion

Совместное расследование SolarWinds и сторонних ИБ-экспертов показало, что за внедрение бэкдора Sunburst в обновления софта, раздаваемые с платформы Orion, отвечал особый зловред. Авторы атаки на поставщика ИТ-услуг развернули этот код в среде сборки Orion еще в начале сентября 2019 года.

Первоначально считалось, что взлом сети SolarWinds произошел в начале прошлого года. В результате злоумышленникам удалось получить доступ к мониторинговой платформе Orion, а точнее — к системе сборки софта и создания цифровой подписи кода.

Как оказалось, конечной целью этой атаки являлось проникновение в ИТ-инфраструктуру клиентов SolarWinds, и такую возможность взломщики получили посредством внедрения бэкдора в обновления, компонуемые средствами Orion. Компрометация этой платформы, по некоторым оценкам, затронула несколько десятков тысяч подписчиков.

Дальнейший разбор атаки позволил установить, что для скрытного внедрения бэкдора, которому эксперты присвоили кодовое имя Sunburst, злоумышленники использовали специальный код — в CrowdStrike его нарекли Sunspot. После установки на сервер этот зловред (taskhostsvc.exe) присваивает себе привилегии отладчика и приступает к перехвату рабочего потока сборки Orion.

«Sunspot отслеживает запущенные процессы, фиксируя те, что вовлечены в компиляцию Orion продукта, и подменяет один из файлов исходного кода, чтобы включить в итог бэкдор Sunburst», — пишут исследователи в блоге.

Согласно новым результатам расследования, тестирование Sunspot началось в середине сентября 2019 года. В третьей декаде февраля 2020-го эта техника была пущена в ход: с Orion начали раздаваться вредоносные обновления.

Кто является инициатором атаки на SolarWinds, до сих пор не установлено. Спецслужбы США склонны усматривать в ней российский след. Последние результаты анализа кода Sunburst, полученные в «Лаборатории Касперского», свидетельствуют в пользу этой гипотезы: эксперты выявили его сходство с другим бэкдором — Kazuar, которым пользовалась APT-группа Turla, предположительно российского происхождения.

Минцифры создаст полигон для тестирования систем с ИИ на безопасность

Минцифры планирует создать киберполигон для тестирования систем с искусственным интеллектом (ИИ) на безопасность. В первую очередь речь идёт о решениях, предназначенных для применения на объектах критической инфраструктуры, а также о системах с функцией принятия решений.

О том, что министерство ведёт работу над созданием такого полигона, сообщил РБК со ссылкой на несколько источников.

Площадка будет использоваться для тестирования ИИ-систем, которые в дальнейшем должны пройти сертификацию ФСТЭК и ФСБ России. Это предусмотрено правительственным законопроектом «О применении систем искусственного интеллекта органами, входящими в единую систему публичной власти, и внесении изменений в отдельные законодательные акты».

Документ вводит четыре уровня критичности ИИ-систем:

  • минимальный — влияние на безопасность отсутствует или минимально;
  • ограниченный;
  • высокий — относится к системам, используемым на объектах критической информационной инфраструктуры;
  • критический — системы, способные угрожать жизни и здоровью людей или безопасности государства, а также автономные комплексы, принимающие самостоятельные решения.

Определять уровень критичности будет Национальный центр искусственного интеллекта в сфере госуправления при правительстве. Эта же структура займётся ведением реестра сертифицированных ИИ-систем.

Конкретные требования к сертификации планируется закрепить в отдельных нормативных документах, которые пока находятся в разработке. На текущем этапе единственным обязательным условием является включение программного обеспечения в реестр Минцифры.

По данным «Российской газеты», распространять новые требования на коммерческие ИИ-решения не планируется. При этом в аппарате первого вице-премьера Дмитрия Григоренко пояснили, что ключевая цель законопроекта — снизить риски применения ИИ в сферах с высокой ценой ошибки, включая здравоохранение, судопроизводство, общественную безопасность и образование.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru