Positive Technologies и TetraSoft раскрыли подробности целевой атаки

Positive Technologies и TetraSoft раскрыли подробности целевой атаки

Positive Technologies и TetraSoft раскрыли подробности целевой атаки

Первичное проникновение в инфраструктуру российской нефтесервисной компании TetraSoft было совершено в июле 2024 года. По оценке экспертного центра безопасности Positive Technologies, данный инцидент относится к атакам на цепочку поставок, где конечной целью является один из заказчиков организации.

Однако первые активные действия злоумышленников в системах пришлись уже на рубеж сентября и октября 2024 года.

«Период тишины» между проникновением и активными действиями, а также использованный инструментарий (средства удаленного управления) характерны для политически мотивированных атак последних двух лет.

Инцидент классифицирован как атака на цепочку поставок (supply chain), когда компания является звеном в таргетированной атаке на более значимую цель. В последние годы этот тип атак становится все более частым.

Целью злоумышленников была добывающая отрасль. В случае успеха атака могла привести к перебоям поставок углеводородного сырья по внутренним и международным контрактам.

Однако совместными усилиями специалисты Positive Technologies и TetraSoft отреагировали на угрозу, купировав возможные недопустимые для клиентов TetraSoft последствия.

«Это сложный сценарий, требующий от атакующих высокого уровня квалификации, в котором атака на ИТ-поставщика — один из способов добраться до целевого сектора и нанести ему максимальный ущерб. Именно на это и была нацелена атака на TetraSoft», — поясняет управляющий директор Positive Technologies Алексей Новиков.

Команды Positive Technologies и центра информационной безопасности TetraSoft выполняют весь необходимый комплекс действий по реагированию на инцидент. Специалисты компаний определили основной вектор атаки и возможные пути ее развития со стороны злоумышленников.

Также в TetraSoft оперативно развернут центр противодействия киберугрозам (Security Operations Center, SOC), основанный на полном стеке технологий Positive Technologies. SOC покрывает всю инфраструктуру TetraSoft, и ориентирован на выявление киберпреступной активности до того, как компании и ее клиентам будет нанесен непоправимый урон.

«По уровню проработанности и таргетированности эту атаку можно считать первой за последние несколько лет, нацеленной именно на отечественный сектор добычи с прицелом на максимальный отраслевой урон. Ранее инцидентов такого масштаба мы не наблюдали», — комментирует исполнительный директор TetraSoft Денис Свечников.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Мошенников, освоивших ИИ, выдают артефакты на фейковых сайтах

Проведенное в «Лаборатории Касперского» исследование показало, что поддельные сайты, созданные с помощью ИИ, могут содержать следы использования таких онлайн-сервисов, которые мошенники поленились или забыли вычистить.

Рост доступности больших языковых моделей (БЯМ, LLM) способствует, в числе прочего, увеличению количества злоупотреблений.

Использование инструментов на их основе позволяет поставить генерацию контента, в том числе вредоносного, на поток, однако ИИ-помощников нельзя оставлять без присмотра, о чем не знают или забывают обманщики.

В ходе анализа на фишинговых и скамерских сайтах эксперты обнаружили такие артефакты, как ответы чат-ботов, в которых сработала встроенная защита; лексикон, характерный для известных LLM; служебные пометки со ссылкой на ИИ-сервис.

Так, из-за больших масштабов автоматизации или кривых рук на созданных ИИ страницах зачастую можно встретить извинения чат-бота, которому этикет не позволяет выполнить запрос. Взамен он предлагает «сделать что-то похожее», и это тоже попадает в паблик.

 

В данном примере присутствуют и другие свидетельства фейка — диакритический знак в слове «Login» и буква «ɱ» вместо «m» в заголовке (замена по методу тайпсквоттинга).

Использование LLM, по словам экспертов, могут также выдать характерные слова и фразы. Чат-боты OpenAI, например, часто употребляют delve («штудировать»), а конструкции вроде in the ever-evolving / ever-changing world / landscape («в изменчивом /развивающемся мире / ландшафте») использует множество нейросетей.

Предательский отказ ассистента подчиниться и другие маркеры изредка встречаются также в мегатегах поддельных сайтов. В примере ниже исследователи обнаружили еще один признак мошенничества — имя «bolygon» в URL имитации легитимного Polygon.

 

«Злоумышленники активно изучают возможности применения больших языковых моделей в разных сценариях автоматизации, но, как видно, иногда допускают ошибки, которые их выдают, — отметил руководитель группы исследований и ML-разработок в Kaspersky Владислав Тушканов. — Однако подход, основанный на определении поддельной страницы по наличию тех или иных “говорящих слов”, ненадёжен. Поэтому пользователям нужно обращать внимание на подозрительные признаки, например логические ошибки и опечатки на странице. Важно убедиться, что адрес сайта совпадает с официальным».

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