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

24.12.2025
«Альфа-Банк» переходит на российский SafeTech CA для управления цифровыми сертификатами
24.12.2025
Открытый API избавит от спама?
24.12.2025
На Роскомнадзор и Минцифры подали в суд из-за ограничения звонков в мессенджерах
24.12.2025
Половина крупных компаний в России имеет трёх ИБ-подрядчиков и более
24.12.2025
Темы секций деловой программы 26-го Форума iFin-2026
24.12.2025
Хакеры приспособили инструмент мониторинга для получения доступа к системам жертв
24.12.2025
В ВШУ научат внедрять ИИ как босс
23.12.2025
Rusprofile: ИТ-компании продолжают открываться и банкротиться
23.12.2025
Хакеры атаковали британский МИД, но масштаб ущерба не оглашается
23.12.2025
F6: Mamont — одна из главных угроз будущего года

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных