APT-группу ChamelGang интересуют секреты энергетики и авиапрома России

APT-группу ChamelGang интересуют секреты энергетики и авиапрома России

APT-группу ChamelGang интересуют секреты энергетики и авиапрома России

По данным Positive Technologies, отличительной чертой новой APT-группы является проведение атак типа trusted relationship — через взлом инфраструктуры организаций, состоящих в доверительных отношениях с намеченной жертвой. Злоумышленники также широко используют поддельные сайты и SSL-сертификаты известных ИТ-компаний.

Атаки на цепочку доверия, как пояснили эксперты, отличаются от supply chain (атак на цепочку поставок) тем, что позволяют обходиться без заражения. Чтобы получить доступ к ресурсам целевой организации, участники объявившейся полгода назад группировки (в PT ее именуют ChamelGang) взламывают системы другой компании — партнера или дочки — и используют права сотрудников на прямую связь с мишенью.

Хакерская активность ОПГ нацелена на кражу информации из скомпрометированных сетей. Совокупно исследователи выявили 15 пострадавших организаций в 10 странах, включая Россию и США. В нашей стране круг интересов ChamelGang пока ограничен отраслями экономики, объединенными в топливно-энергетический комплекс, и авиационной промышленностью.

Почти на всех взломанных узлах установлено программное обеспечение Microsoft Exchange Server — по всей видимости, хакеры воспользовались уязвимостями ProxyLogon или ProxyShell. Зафиксирован также случай проникновения в сеть через дыру CVE-2017-12149 в сервере приложений JBoss.

Боевой арсенал ChamelGang включает уникальные разработки: приложение для проверки удаленной связи ProxyT, работающий в памяти загрузчик BeaconLoader, пассивный бэкдор DoorMe. Остальные инструменты новой APT-группы хорошо известны, в том числе Cobalt Strike Beacon, прокси-сервер FRP и утилита Tiny SHell.

«Среди обнаруженных нами образцов ВПО самый интересный — бэкдор DoorMe, — комментирует Денис Гойденко, руководитель отдела PT по реагированию на ИБ-угрозы. — По сути, он является нативным модулем IIS, который регистрируется как фильтр, через который проходит обработка HTTP-запросов и ответов. Его принцип работы нераспространенный: бэкдор обрабатывает только те запросы, в которых задан верный параметр cookie.  На момент расследования инцидента DoorMe не детектировался средствами антивирусной защиты, и хотя техника установки этого бэкдора известна, за последнее время мы впервые видим ее использование».

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

Сбер разработал комплексную модель угроз для ИИ

Эксперты Сбера разработали модель угроз для искусственного интеллекта (включая генеративный ИИ), охватывающую все этапы жизненного цикла таких систем — от подготовки данных до интеграции в приложения.

Документ опубликован на портале киберграмотности Сбера «Кибрарий». Он не привязан к конкретной отрасли и предназначен для оценки потенциальных уязвимостей, адаптации защитных механизмов и минимизации рисков.

В исследовании описаны 70 угроз, связанных с применением как предиктивных, так и генеративных моделей ИИ. Особое внимание уделено рискам, возникающим при использовании генеративных систем, чье распространение стремительно растёт. Для каждой угрозы определены затрагиваемые свойства информации — конфиденциальность, целостность и доступность, а также объекты воздействия, будь то обучающие датасеты или модели с открытым исходным кодом. Модель включает схему взаимодействия таких объектов и их детальное описание.

«Сбер активно применяет технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессах и глубоко понимает возникающие угрозы. В ответ на эти вызовы мы создали первую в России модель киберугроз, охватывающую весь спектр рисков, связанных с разработкой и использованием ИИ. Этот документ позволит организациям любой сферы — от финансов до госструктур и промышленности — системно оценивать уязвимости, настраивать защитные меры и снижать возможные потери», — отметил вице-президент Сбера по кибербезопасности Сергей Лебедь.

Ключевые риски при использовании ИИ — это принятие ошибочных решений и утечки данных, использованных при обучении моделей. Кроме того, ИИ активно используют киберпреступные группировки в своих целях.

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