Google рассказала о брокере, предоставляющем Conti готовый доступ к сетям

Google рассказала о брокере, предоставляющем Conti готовый доступ к сетям

Google рассказала о брокере, предоставляющем Conti готовый доступ к сетям

Специалисты Google по исследованию киберугроз (Threat Analysis Group, TAG) выявили тесные партнерские связи между операторами RaaS-сервиса Conti (шифровальщик как услуга) и группой хакеров, торгующей доступом к взломанным сетям.

Группировка, которую в TAG идентифицируют как Exotic Lily, привлекла внимание экспертов тем, что для получения первичного доступа применяла эксплойт CVE-2021-40444 — для критической уязвимости в браузерном движке MSHTML, который используют приложения Microsoft Office.

Патч на тот момент (сентябрь 2021) уже существовал, но обновления только начали раздаваться, и злоумышленники спешили опробовать новую лазейку, пока пользователи Windows ее не закрыли. Предприимчивые хакеры рассылали вредоносные письма; отправляя по 5 тыс. поддельных сообщений на адреса сотен организаций (аналитики в общей сложности насчитали 650 таких юрлиц).

Засеваемые с их помощью зловреды — кастомный загрузчик Bumblebee и модифицированный Cobalt Strike — помогали авторам мошеннических рассылок получить постоянный доступ к системам, открывающим вход в сети целевых компаний. Плоды своих усилий Exotic Lily выставляла на продажу, отдавая предпочтение покупателям, готовым щедро заплатить за уже открытую дверь.

Как оказалось, одним из постоянных клиентов брокера первичного доступа является банда Conti, связанная тесными узами с ботоводами TrickBot. Ее шифровальщики (в прошлом году появился также Diavol) неоднократно появлялись в сетях, вскрытых хакерами Exotic Lily. Вначале это были в основном медицинские учреждения и ИТ-компании, но со временем взломщики стали менее разборчивыми.

В своих рассылках Exotic Lily активно использует социальную инженерию — выступает от имени несуществующих компаний или вымышленных персонажей, подменяет домен отправителя (в большинстве случаев использует реальное имя домена, но в другой TLD-зоне).

Заявленных отправителей мошенники зачастую прописывают в Сети, создавая поддельные профили LinkedIn с фото, сгенерированными с помощью ИИ. Иногда отправителем числится реальный сотрудник известной компании — его ПДн хакеры добывают в соцсетях или PR-базах данных (RocketReach, CrunchBase).

Вступая в контакт с намеченной жертвой, злоумышленники предлагают рассмотреть привлекательное деловое предложение, а затем в ходе переписки подсовывают ей вредоносную ссылку. Полезную нагрузку Exotic Lily размещает на публичном файлообменнике (WeTransfer, TransferNow, OneDrive) и оттуда же отправляет заключительное письмо, используя встроенную функцию рассылки нотификаций о готовности поделиться контентом.

 

Когда документы с MHTML-эксплойтом стали терять эффективность, злоумышленники переключились на ISO-файлы со спрятанным BazarBackdoor, он же BazarLoader.

Анализ активности Exotic Lily показал, что хакеры работают по 9 часов в сутки и 5 дней в неделю. Часовой пояс — скорее всего Центральная или Восточная Европа.

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

Спрос на услуги по безопасности генеративного ИИ активно растет

По данным Swordfish Security, за услугами по безопасности больших языковых моделей (LLM Security) в 2024 году обращались 35% заказчиков. Спрос на такие услуги растет прямо пропорционально внедрению подобных инструментов в бизнес-практику.

В 2025 году такая практика будет только расширяться, поскольку генеративный интеллект, прежде всего, большие языковые модели, будут внедряться все более активно. В будущем году уровень проникновения генеративного ИИ составит не менее 40%, а к 2030 году может достигнуть и 90%.

Как отметил директор по развитию бизнеса ГК Swordfish Security Андрей Иванов, рост интереса к безопасности больших языковых моделей стал одной из главных тенденций 2024 года. Недооценка таких рисков чревата серьезными проблемами. Среди таких рисков Андрей Иванов инъекции вредоносного кода в промпт, уязвимости в цепочках поставок, выдача ошибочной информации за истину на этапе обучения модели и даже кража модели злоумышленниками.

«В бизнесе используют большие модели для распознавания текста, анализа данных, предиктивной аналитики, поиска, оценки ресурса механических узлов промышленных агрегатов и многого другого. Многие отрасли, та же ИТ, активно используют ИИ-помощников. Например, в DevSecOps мы обучили и применяем модель, которая может анализировать и приоритизировать большой объем уязвимостей кода, таким образом освобождая время для квалифицированных инженеров для других, более сложных и творческих задач, — комментирует Андрей Иванов. — Критичным может оказаться, например, некорректная работа виртуальных ассистентов, которые могут влиять на клиентские решения, аналитику, дающую ошибочную информацию в цепочке поставок. Существуют атаки, отравляющие данные или позволяющие получить конфиденциальную информацию, и так далее. К этому стоит относиться как к любой информационной системе, влияющей на бизнес-процесс и проводящей, в случае компрометации, к потерям репутации и убыткам».

Внедрение ИИ требует корректировки корпоративных политик ИБ. Важно делать акцент на безопасности, а разрабатывать модели необходимо в соответствие с практиками разработки безопасного ПО, анализируя исходный код и зависимости, ответственно относиться к контролю доступа к источникам данных и стараться использовать доверенные алгоритмы обучения, уверен Андрей Иванов. Также важно учитывать то, что многие большие языковые модели используют облачную архитектуру, а это создает угрозу утечки конфиденциальных данных.

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