Автор
KL FC Bot
в Новости и события из мира информационной безопасности
-
Похожий контент
-
Автор KL FC Bot
Сейчас практически невозможно представить себе современную компанию, которая не рассказывает о применении искусственного интеллекта. Причем маркетологи далеко не всегда утруждают себя объяснением того, зачем ИИ в продукте нужен, а главное, как именно он там реализован, — им кажется, что самого факта применения достаточно для того, чтобы сделать продукт более ценным, инновационным и высокотехнологичным. Мы сторонники другого подхода — нам важно не просто сказать «у нас есть ИИ», а объяснить, как именно технологии машинного обучения и искусственного интеллекта применяются в наших решениях. Перечислять все наши ИИ-технологии в одном посте было бы слишком долго — у нас есть целый центр экспертизы AI Technology Research, который занимается различными аспектами ИИ. Поэтому в данном материале я сосредоточусь исключительно на технологиях, облегчающих жизнь SIEM-аналитика, работающего с Kaspersky Unified Monitoring and Analysis (KUMA).
SIEM AI Asset Risk Scoring
Традиционно одной из самых ресурсоемких задач аналитика SIEM является приоритизация алертов. Особенно если система только установлена и работает с дефолтными правилами корреляции из коробки, пока еще не подогнанными к реалиям конкретной компании. Помочь с этой проблемой могут технологии анализа больших данных и системы искусственного интеллекта — благодаря модулю SIEM AI Asset Risk Scoring команды мониторинга и реагирования могут определять приоритеты алертов и предотвращать потенциальный ущерб. Этот модуль служит для оценки рисков активов путем анализа исторических данных и тем самым помогает приоритизировать входящие оповещения, что, в свою очередь, ускоряет проведение триажа и позволяет генерировать гипотезы, которые можно использовать для проактивного поиска.
На базе информации об активируемых цепочках правил корреляции SIEM AI Asset Risk Scoring позволяет строить паттерны нормальной активности на конечных точках. Затем, сравнивая с этими паттернами повседневную активность, модуль выявляет аномалии (например, резкие скачки трафика или множественные обращения к сервисам), которые могут говорить о том, что происходит реальный инцидент и аналитику следует глубже изучить именно эти алерты. Это позволяет обнаружить проблему на ранней стадии, до того как будет нанесен ущерб.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
В какой-то момент ИБ-департамент крупной компании неизбежно задумывается о внедрении или замене SIEM-системы и сталкивается с задачей оценки бюджета, необходимого для ее внедрения. Но SIEM — это не легковесный продукт, который можно развернуть в имеющейся инфраструктуре. Практически все решения этого класса требуют дополнительного оборудования, так что для их работы придется приобретать аппаратное обеспечение (или арендовать его).
Поэтому для расчетов бюджета необходимо представлять себе предполагаемую конфигурацию оборудования. В этом посте мы попробуем рассказать о том, как архитектура SIEM влияет на требования к аппаратной составляющей, а также предоставим примерные параметры, на которые стоит ориентироваться, чтобы определить предварительную стоимость необходимого оборудования.
Оценка потока информации
По своей сути SIEM-система собирает данные о событиях с источников и на основании корреляции этих данных выявляет угрозы для безопасности. Поэтому, прежде чем прикидывать, какое железо необходимо для работы системы, стоит оценить, а какой, собственно, объем информации эта система будет обрабатывать и хранить. Для того чтобы понять, какие источники потребуются, следует выделить наиболее критичные риски и определить источники данных, анализ которых поможет в выявлении и анализе угроз, связанных с этими рисками. Такая оценка нужна не только для расчета необходимого аппаратного обеспечения, но и для оценки стоимости лицензии. Например, стоимость лицензии на нашу систему KUMA (Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform) напрямую зависит от количества событий в секунду (Events Per Second, EPS). И еще один важный аспект — при выборе SIEM-системы важно проверить, как именно вендор считает количество событий для лицензирования. Мы, например, учитываем количество EPS после фильтрации и агрегации, причем мы считаем среднее количество событий за последние 24 часа, а не их пиковые значения, но так поступают далеко не все.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
В ходе атак на инфраструктуру различных компаний злоумышленники все чаще прибегают к манипуляции с модулями, взаимодействующими с процессом Local Security Authority (LSA). Это позволяет им получать доступ к учетным данным пользователей и закрепиться в системе, повысить свои привилегии или развить атаку на другие системы атакуемой компании. Поэтому при подготовке очередного ежеквартального обновления для нашей SIEM-системы Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform мы добавили правила, служащие для детектирования таких попыток. По классификации MITRE ATT&CK, новые правила позволяют выявлять техники T1547.002, T1547.005 и T1556.002.
В чем суть техник T1547.002, T1547.005 и T1556.002?
Оба вышеупомянутых варианта техники T1547 подразумевают загрузку процессом LSA вредоносных модулей. Подтехника 002 описывает добавление вредоносных DLL-библиотек с пакетами проверки подлинности Windows (Windows Authentication Packages), а подтехника 005 — библиотек с пакетами поставщиков безопасности (Security Support Providers). Загрузка этих модулей позволяет злоумышленникам получить доступ к памяти процесса LSA, то есть к критическим данным, таким как учетные данные пользователей.
Техника T1556.002 описывает сценарий, когда атакующий регистрирует в системе вредоносные DLL-библиотеки фильтров паролей (Password Filter), которые по сути являются механизмом, принуждающим к исполнению парольных политик. Когда легитимный пользователь меняет пароль или же устанавливает новый, процесс LSA сверяет его со всеми зарегистрированными фильтрами, при этом он вынужден передавать фильтрам пароли в открытом, нешифрованном виде. То есть если злоумышленнику удается внедрить в систему свой вредоносный фильтр паролей, то он сможет собирать пароли при каждом запросе.
Все три техники подразумевают подкладывание вредоносных библиотек в директорию C:Windows\system32, а также их регистрацию в ветке системного реестра SYSTEM\CurrentControlSet\Control\LSA\ с ключами Authentication Packages для T1547.002, Security Packages для T1547.005 и Notification Packages для T1556.002.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
В мартовском вторничном патче компания Microsoft закрыла целых шесть уязвимостей, которые активно эксплуатируются злоумышленниками. Четыре из этих уязвимостей связаны с файловыми системами, причем три из них имеют одинаковый триггер, что может указывать на их использование в одной атаке. Детали их эксплуатации пока (к счастью) неизвестны, однако свежее обновление крайне рекомендуется к немедленной установке.
Уязвимости в файловых системах
Две из уязвимостей в системе NTFS позволяют злоумышленникам получить доступ к частям кучи (heap), то есть к динамически распределяемой памяти приложений. Что интересно, первая из них, CVE-2025-24984 (4,6 по шкале CVSS) подразумевает физический доступ злоумышленника к атакуемому компьютеру (он должен вставить в USB-порт подготовленный вредоносный накопитель). Для эксплуатации второй уязвимости типа Information Disclosure Vulnerability, CVE-2025-24991 (CVSS 5,5), злоумышленникам необходимо каким-то образом заставить локального пользователя подключить вредоносный виртуальный жесткий диск (VHD).
Точно также активизируются и две другие уязвимости, связанные с файловыми системами CVE-2025-24985, в драйвере файловой системы Fast FAT и CVE-2025-24993 в NTFS. Вот только их эксплуатация приводит к удаленному запуску произвольного кода на атакуемой машине (RCE). У обеих уязвимостей CVSS рейтинг составляет 7,8.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Поучительный инцидент с атакой ransomware-группировки Akira наверняка на несколько лет станет любимым примером ИБ-специалистов. Злоумышленники зашифровали компьютеры организации, воспользовавшись ее видеокамерой. Хотя звучит это очень странно, в развитии событий есть логика, которую легко применить к другой организации и другим устройствам в ее инфраструктуре.
Анатомия атаки
Злоумышленники проникли в сеть, проэксплуатировав уязвимость в публично доступном приложении и получив возможность выполнять команды на зараженном хосте. Они воспользовались этим, чтобы запустить популярное приложение дистанционного доступа AnyDesk, а затем инициировали с этого компьютера RDP-сессию для доступа к файл-серверу организации. На сервере они попытались запустить свой шифровальщик, но EDR-система, установленная в компании, опознала вредоносное ПО и поместила его в карантин. Увы, это не остановило атакующих.
Не имея возможности запустить свой шифровальщик на серверах и обычных компьютерах, которые находятся под защитой EDR, атакующие запустили сканирование внутренней сети и обнаружили в ней сетевую видеокамеру. В отчете команды по расследованию инцидента это устройство постоянно называют веб-камерой (webcam), но мы все же полагаем, что речь не о камере ноутбука или смартфона, а о независимом сетевом устройстве, применяемом для видеонаблюдения.
Камера стала прекрасной мишенью для атакующих по нескольким причинам:
устройство давно не обновлялось, его прошивка содержала уязвимости, позволяющие дистанционно скомпрометировать камеру и получить на ней права на запуск оболочки (remote shell); камера работает под управлением облегченной сборки Linux, на которой можно запускать обычные исполнимые файлы этой ОС, например Linux-шифровальщик, имеющийся в арсенале Akira; это специализированное устройство не имело (и, скорее всего, не могло иметь) ни агента EDR, ни других защитных средств, которые могли бы определить вредоносную активность. Злоумышленники смогли установить свое вредоносное ПО на эту камеру и зашифровать серверы организации прямо с нее.
View the full article
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти