Автор
KL FC Bot
в Новости и события из мира информационной безопасности
-
Похожий контент
-
Автор KL FC Bot
До недавнего времени злоумышленники в основном интересовались криптокошельками исключительно домашних пользователей. Однако, по всей видимости, бизнес все чаще стал использовать криптовалюту — теперь злоумышленники пытаются добраться и до кошельков организаций. За примерами далеко ходить не надо. Недавно исследованный коллегами зловред Efimer, рассылаемый организациям, умеет подменять адреса криптокошельков в буфере обмена. В России организации не имеют права рассчитываться криптовалютой, но, тем не менее, некоторые используют ее в качестве инвестиций. Поэтому функциональность, связанная с криптокошельками, появилась даже в зловредах, используемых в атаках исключительно на российские организации. Вредоносное ПО семейства Pure, например, не только подменяет адреса в буфере, но также охотится и за учетными данными программных криптокошельков. Поэтому мы не очень удивились, когда увидели и криптовалютный фишинг, направленный не только на домашних, но и на корпоративных пользователей. Чему мы удивились, так это легенде и, в целом, качеству этого фишинга.
Фишинговая схема
Сама по себе схема нацелена на пользователей аппаратных криптокошельков Ledger: Nano X и Nano S Plus. Злоумышленники рассылают фишинговое письмо, в котором многословно извиняются за допущенный промах — якобы из-за технического недочета сегменты приватного ключа от криптокошелька были переданы на сервер Ledger. И он в общем-то был очень хорошо защищен и зашифрован, но вот команда обнаружила очень сложную утечку, в ходе которой атакующие эксфильтрировали фрагменты ключей и при помощи крайне продвинутых методов расшифровали их и реконструировали часть ключей, что привело к краже криптоактивов. И чтобы через эту уязвимость не взломали еще и ваш криптокошелек, авторы письма рекомендуют немедленно обновить микропрошивку устройства.
Фишинговое предупреждение о необходимости обновления микропрошивки
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Технологию ключей доступа (КД, passkeys) рекламируют все ИТ-гиганты как эффективную и удобную замену паролям, которая может покончить с фишингом и утечками учетных данных. Суть в следующем — человек входит в систему при помощи криптографического ключа, сохраненного в специальном аппаратном модуле на его устройстве, а разблокирует эти данные при помощи биометрии или ПИН-кода. Мы подробно разобрали текущее положение дел с passkeys для домашних пользователей в двух статьях (терминология и базовые сценарии использования, сложные случаи), но у компаний к ИБ-технологиям совершенно другие требования и подходы. Насколько хороши ключи доступа и FIDO2 WebAuthn в корпоративной среде?
Мотивы перехода на passkeys в компании
Как и любая крупная миграция, переход на ключи доступа требует бизнес-обоснования. В теории passkeys решают сразу несколько злободневных проблем:
Снижают риски компрометации компании с использованием кражи легитимных учетных записей (устойчивость к фишингу — главное заявленное преимущество КД). Повышают устойчивость к другим видам атак на identity, таким как перебор паролей — brute forcing, credential stuffing. Помогают соответствовать регуляторным требованиям. Во многих индустриях регуляторы обязуют применять для аутентификации сотрудников устойчивые методы, и passkeys обычно признаются таковыми. Снижают затраты. Если компания выбрала passkeys, хранящиеся в ноутбуках и смартфонах, то высокого уровня безопасности можно достичь без дополнительных затрат на USB-устройства, смарт-карты, их администрирование и логистику. Повышают продуктивность сотрудников. Хорошо налаженный процесс аутентификации повседневно экономит время каждому сотруднику и снижает процент неудачных входов в ИТ-системы. Также переход на КД обычно увязывают с отменой всем привычных и ненавистных регулярных смен пароля. Снижают нагрузку на хелпдеск за счет уменьшения числа заявок, связанных с забытыми паролями и заблокированными учетными записями.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Исследователи Маттео Риццо и Энди Нгуен из компании Google опубликовали работу, в которой предложили усовершенствованную атаку Retbleed. Как мы объясняли в одном из предыдущих постов, атака Retbleed эксплуатирует уязвимости в процессорах AMD Zen и Zen 2, а также в процессорах Intel поколений Kaby Lake и Coffee Lake. Аппаратные уязвимости такого рода крайне сложно использовать на практике, из-за чего всевозможные варианты Spectre, а также производные атаки, типа Retbleed, остаются по большому счету теоретическими. Хотя методы борьбы с ними внедряют и создатели процессоров, и разработчики ПО. Суть работы исследователей Google заключается в повышении эффективности атаки Retbleed. Не меняя ничего кардинально в архитектуре атаки, они смоги использовать особенности процессоров AMD Zen 2, чтобы читать произвольные данные из оперативной памяти.
Кратко о Retbleed
Retbleed, как и Spectre, эксплуатирует особенности так называемой системы предсказания ветвлений центрального процессора. Предсказание ветвлений позволяет процессору выполнять инструкции заранее, не дожидаясь результатов предыдущих вычислений. Иногда предсказание оказывается неправильным, но в норме это должно приводить только к небольшому и незаметному для пользователя замедлению работы программы.
Атака Spectre в 2018 году показала, что неправильные предсказания могут быть использованы для кражи секретов. Это возможно благодаря двум ключевым особенностям. Во-первых, систему предсказания ветвлений можно натренировать так, что произойдет обращение к области памяти с секретными данными, и они будут загружены в кэш-память процессора. Во-вторых, был найден способ вытащить эти секретные данные из кэш-памяти по стороннему каналу, измеряя время выполнения определенной инструкции.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Подключенную к компьютеру веб-камеру обычно подозревают в подглядывании, но теперь ей придумали роль в традиционных кибератаках. На конференции Black Hat описали атаку BadCam, которая позволяет перепрошить камеру, а затем выполнять на компьютере, к которому она подключена, вредоносные действия. По сути это вариант давно известной атаки типа BadUSB, однако главное отличие BadCam заключается в том, что атакующим необязательно заранее готовить вредоносное устройство — они могут использовать изначально «чистую» и уже подключенную к компьютеру камеру. Еще одно неприятное новшество — атака может быть произведена полностью дистанционно. Хотя исследование провели этичные хакеры и BadCam еще не используется в реальных атаках, злоумышленникам будет несложно разобраться в ней и воспроизвести нужные действия. Поэтому организациям стоит понять механику BadCam и принять защитные меры.
Возвращение BadUSB
Атаку BadUSВ тоже представили на Black Hat, правда в 2014 году. Ее суть в том, что безобидное на вид устройство, например USB-накопитель, перепрограммируют, дополняя его прошивку. При подключении к компьютеру этот вредоносный гаджет «представляется» составным USB-устройством, имеющим несколько компонентов, таких как USB-накопитель, клавиатура или сетевой адаптер. Функции накопителя продолжают исправно работать, пользователь работает с флешкой как обычно. Одновременно скрытая часть прошивки, имитирующая клавиатуру, отправляет на компьютер команды, например клавиатурную комбинацию для запуска PowerShell и последующего ввода команд для загрузки из Сети вредоносных файлов или запуска туннеля к серверу атакующих. Функции BadUSB часто используют в работе современных red team, для этого обычно применяются специализированные «хакерские мультитулы» вроде Hak5 Rubber Ducky или Flipper Zero.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Современные злоумышленники всеми силами пытаются выдать свою активность за какие-либо нормальные процессы. Они используют легитимные инструменты, организовывают связь между зловредом и серверами управления через публичные сервисы, маскируют запуск вредоносного кода под действия пользователя. С точки зрения традиционных защитных решений такая активность практически незаметна. Однако если анализировать поведение конкретных пользователей или, например, служебных учетных записей, то можно выявить определенные аномалии. Именно в этом и заключается метод выявления киберугроз под названием UEBA — User and Entity Behavior Analytics (поведенческий анализ пользователей и сущностей). И именно он реализован в последней версии нашей SIEM-системы Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform.
Как работает UEBA в рамках SIEM
Согласно определению, UEBA, или «поведенческий анализ пользователей и сущностей», это технология выявления киберугроз, основанная на анализе поведения пользователей, а также устройств, приложений и иных объектов в информационной системе. В принципе, такая технология может работать в рамках любого защитного решения, однако, на наш взгляд, наиболее эффективно ее использование на уровне SIEM-платформы. Используя машинное обучение для установления «нормального поведения» пользователя или объекта (машины, сервиса и так далее), SIEM-система, оснащенная правилами детектирования UEBA, может анализировать отклонения от типичного поведения. Это, в свою очередь, позволит своевременно обнаруживать APT, целевые атаки и инсайдерские угрозы.
Именно поэтому мы оснастили нашу SIEM-систему KUMA пакетом правил UEBA, предназначенным для комплексного выявления аномалий в процессах аутентификации, в сетевой активности и при запуске процессов на рабочих станциях и серверах, работающих под управлением Windows. Это позволило сделать систему умнее в плане выявления новых атак, которые сложно обнаружить с помощью обычных правил корреляции, сигнатур или индикаторов компрометации. Каждое правило в пакете правил UEBA основано на профилировании поведения пользователей и объектов. Сами правила делятся на два типа.
Статистические правила, которые рассчитываются с использованием межквартильного размаха для выявления аномалий на основе данных о текущем поведении. Правила на основе исторических данных, которые фиксируют отклонения от нормального поведения, определяемого путем анализа опыта предыдущей работы учетной записи или объекта. При обнаружении отклонений от исторических норм или статистических ожиданий происходит генерация алертов, а также повышается риск-оценка соответствующего объекта (пользователя или хоста). О том, каким образом наше SIEM-решение использует ИИ для риск-оценки объектов, можно прочитать в одной из прошлых статей.
View the full article
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти