Кибератака на Clorox: Как хакерам удалось обмануть Cognizant и что из этого следует?
24 июля 2025 г.Вступление
В мире кибербезопасности сегодня нет места для ошибок. Но что, если ошибка стоит миллионы и приводит к утечке данных? Рассмотрим кейс с кибератакой на Clorox, где хакерам удалось обмануть службу поддержки Cognizant. В этом материале мы разберем, как это произошло, каковы последствия и что можно извлечь из этого урока.
Пересказ поста
В недавно опубликованной статье на сайте BleepingComputer рассказывается о кибератаке на компанию Clorox, которая привела к утечке данных на общую сумму 380 миллионов долларов. В иске Clorox утверждает, что Cognizant, компания, которая предоставляла поддержку, действовала некомпетентно, что привело к задержкам в принятии мер по сдерживанию ущерба, неуспешному закрытию компрометированных аккаунтов и отправке на место происшествия неподготовленного персонала.
Суть проблемы и хакерский подход
Хакеры использовали социальную инженерию, чтобы обмануть службу поддержки Cognizant и получить доступ к системе Clorox. Это не первый случай, когда компании становятся жертвами таких атак. В 2020 году Google опубликовал отчет, в котором отметил, что 90% кибератак связаны с социальной инженерией. В данном случае, хакеры смогли обмануть службу поддержки, выдав себя за сотрудников Clorox и запросив доступ к конфиденциальной информации.
Детальный разбор проблемы с разных сторон
Кибератака на Clorox выявила несколько ключевых проблем:
- Недостаточная подготовка персонала: Сотрудники Cognizant не были достаточно квалифицированы для реагирования на инцидент.
- Медленное реагирование: Задержки в принятии мер по сдерживанию ущерба позволили хакерам продолжить свои действия.
- Неправильное управление доступом: Компрометированные аккаунты не были своевременно закрыты, что позволило злоумышленникам продолжить свои действия.
Практические примеры и кейсы
Рассмотрим еще один пример из практики. В 2019 году хакерам удалось обмануть сотрудников пивоваренной компании Anheuser-Busch, чтобы получить доступ к их внутренней сети. В результате утечки данных были украдены конфиденциальные документы и данные клиентов. Этот инцидент также показал, что социальная инженерия остается одним из самых эффективных методов кибератак.
Экспертные мнения из комментариев
Loan-Pickle: "Я работал в компании, которая аутсорсила все процессы Cognizant. Это была катастрофа, и я ушел в течение года. Из-за этого они потеряли несколько крупных клиентов."
fdeyso: "Тот, кто придумал эту гениальную идею, ушел из компании и теперь делает то же самое в другом месте, заработав несколько миллионов."
Famous-Pie-7073: "Странно, неужели некомпетентность была одним из продажных пунктов?"
Возможные решения и рекомендации
Для предотвращения подобных инцидентов компании должны уделять больше внимания обучению своих сотрудников и внедрению систем, которые могут автоматически идентифицировать и блокировать подозрительные действия. Вот несколько рекомендаций:
- Обучение сотрудников: Регулярное обучение сотрудников по вопросам кибербезопасности и социальной инженерии.
- Автоматизация: Внедрение систем автоматизации для мониторинга и блокировки подозрительных действий.
- Регулярные аудиты: Проведение регулярных аудитов безопасности для выявления уязвимостей.
Заключение с прогнозом
Кибератаки, основанные на социальной инженерии, продолжают оставаться одной из самых опасных угроз для компаний. Несмотря на это, правильное обучение и использование современных технологий могут значительно снизить риск таких инцидентов. В будущем, скорее всего, мы увидим больше случаев, связанных с социальной инженерией, но надеемся, что компании будут более подготовлены к таким вызовам.
Практический пример
Рассмотрим простой пример на Python, который демонстрирует, как можно использовать библиотеку requests для отправки HTTP-запросов и моделировать ситуацию, когда хакера пытается обмануть службу поддержки. В реальных условиях это будет более сложно, но этот пример даст общее представление о том, как может выглядеть атака.
import requests
def send_phishing_email(target_email: str, phishing_url: str) -> None:
"""
Моделирует отправку фишинг-сообщения на указанный email.
Args:
target_email: Адрес получателя.
phishing_url: URL, на который направлен фишинг.
"""
# Создаем заголовки для почты
headers = {
'From': 'support@company.com',
'To': target_email,
'Subject': 'Ваша учетная запись требует обновления'
}
# Создаем тело письма
body = f"""
Уважаемый пользователь,
Ваша учетная запись требует обновления. Пожалуйста, перейдите по следующей ссылке:
{phishing_url}
С уважением,
Служба поддержки
"""
# Отправляем почту
response = requests.post(
"http://localhost:5000/send_email",
headers=headers,
data={'body': body}
)
if response.status_code == 200:
print("Фишинг-сообщение отправлено успешно.")
else:
print("Ошибка при отправке фишинг-сообщения.")
# Пример использования
send_phishing_email('user@example.com', 'http://fakeurl.com/update')
Оригинал