Эксперты Microsoft Threat Intelligence сообщили, что с февраля текущего года иранская хак-группа APT33 (она же Peach Sandstorm, HOLMIUM или Refined Kitten) провела серию масштабных кибератак, нацеленных на кражу паролей и чувствительной информации (сектор ОПК, спутниковые технологии и фармацевтика).

В качестве основного хакеры выбрали метод Password Spraying, при котором они получили хороший шанс войти во множество аккаунтов, используя один пароль или список распространённых паролей. Эта тактика позволяет злоумышленникам минимизировать риск автоматической блокировки учётных записей.

Кроме этого, члены APT33 использовали уязвимости в неисправленных устройствах Confluence и ManageEngine для проникновения в сети жертв, а также скомпрометированные учётные данные Azure для создания новых подписок.

На основе профиля организаций-жертв ИБ-специалисты Microsoft пришли к выводу, что целью всей кампании является сбор разведданных в интересах Ирана.

15 сентября, 2023

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

07.11.2025
Max возьмёт на себя часть нагрузки МФЦ
07.11.2025
Для отечественных «симок» введут персональный «период охлаждения»
07.11.2025
Google прогнозирует рост числа киберфизических атак в Европе
07.11.2025
Идентификация — главный источник риска для облачных сервисов?
07.11.2025
Как отправить нейросеть на пенсию, не разозлив её — рецепт Anthropic
06.11.2025
Ещё немного, и чат-бот? VK неохотно раскрывает подробности своего ИИ
06.11.2025
CISA и NSA озаботились защитой серверов Exchange
06.11.2025
Бот Банка России поможет разобраться с деталями договора
06.11.2025
Шадаев: Новая каспийская ВОЛС ускорит цифровизацию всех стран региона
06.11.2025
ARinteg укрепляет свои позиции на рынке промышленной безопасности России

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных