Китайский вредонос крадёт данные с физически изолированных устройств

Китайский вредонос крадёт данные с физически изолированных устройств

Китайский вредонос крадёт данные с физически изолированных устройств

Китайские правительственные киберпреступники используют новую вредоносную программу в атаках на промышленные организации. Особенность нового вредоноса в том, что он способен красть данные с физически изолированных устройств.

Поскольку изолированные устройства (Air gap) играют ключевую роль в обеспечении безопасности важных данных, они идеально подходят для работы в промышленной и других критически важных госсферах.

Специалисты «Лаборатории Касперского» обнаружили новую вредоносную программу, которую связали с киберпреступной группировкой APT31 (другое имя — Zirconium).

По словам исследователей, злоумышленники используют как минимум 15 различных зловредов, включая их фирменный FourteenHi, в атаках на Восточную Европу.

Эта кампания Zirconium стартовала в апреле прошлого года и включала три отдельные ступени. Пейлоады начальной стадии пробирались в систему, обосновывались там и открывали операторам удалённый доступ. В их задачи также входил сбор данных, которые могут пригодиться для развития атаки.

На втором этапе APT31 сбрасывала ещё больше специально подготовленных вредоносов, заточенных под кражу информации с физически изолированных устройств. Для этого использовалась техника распространения через USB (USB propagation).

Конечная стадия атаки отмечалась отдельными зловредами, загружающими все собранные данные на командный сервер злоумышленников (C2). В Kaspersky отметили, что атакующий изолированные устройства вредонос состоит из четырёх модулей:

  1. Первый модуль изучает съёмные диски, собирает файлы, снимает скриншоты, а также устанавливает дополнительные пейлоады в систему.
  2. Второй модуль заражает съёмные диски, копируя легитимный исполняемый файл McAfee, уязвимый для перехвата DLL. Также в корневую директорию устройства копируется вредоносная библиотека (после чего скрывается с помощью атрибута «hidden»).
  3. Третий модуль выполняет скрипт для сбора данных и сохранения их в папке $RECYCLE.BIN.
  4. Последний модуль — фактически вариант первого, но действует как дроппер пейлода, кейлогера и стилера.

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