Оперативность создания сигнатур напрямую влияет на детектирование вирусов

Оперативность создания сигнатур напрямую влияет на детектирование вирусов

Компания Carbon Black, которая занимается разработкой решений для обнаружения вирусов с помощью онлайн-сервисов, провела любопытное исследование с не менее интересными результатами. Согласно выводам Carbon Black, если сигнатура только что обнаруженного вируса не попадает в антивирусную базу продукта в течение первых шести дней после первого обнаружения, с большой вероятностью этот вирус уже никогда не появится в базе, так что его обнаружение будет невозможно.

Производители более традиционных антивирусов немедленно отреагировали на данные Carbon Black, справедливо отметив, что методика исследования имела ряд серьезных изъянов.

Вывод специалистов Carbon Black неутешителен – у производителей антивирусов есть очень маленькое «окно» для обнаружения и блокирования атак. В исследовании было задействовано 84 образца вирусов, взятых из общедоступного каталога VirusTotal, и 43 коммерческих антивирусных продукта от известных поставщиков. Статистика показала, что если антивирус не получил сигнатур «нового» вредоносного ПО за первые шесть дней после первого обнаружения, то в большинстве случаев эта сигнатура не появится в базе данного антивируса и через 30 дней, передает soft.mail.ru.

С критикой выводов Carbon Black немедленно выступил Дэвид Хэрли (David Harley), старший научный сотрудник в антивирусной компании ESET. Хэрли указал на ряд методологических ошибок, которые могли сильно исказить результат и привести к неверным выводам. В частности, образцы, доступные на сайте VirusTotal, не являются точной копией реальных вирусов на клиентских машинах. Кроме того, сама компания Carbon Black признает, что изучалось лишь статическое обнаружение вируса по сигнатурам – лишь один из множества способов, используемых в современных системах безопасности для блокирования вредоносного кода. Еще одна потенциальная проблема, на которую указал Хэрли, заключается в том, что некоторые образцы вирусов на сайте malc0de.com, на котором выполнялось исследование, могут представлять собой всего лишь «нежелательные» приложения, которые не рассматриваются антивирусами, как значительная угроза, так что их обнаружение просто игнорируется.

Как бы то ни было, результаты исследования позволяют с полным основанием заявить, что ряд вирусов навсегда остаются незамеченными для защитных систем, если их сигнатуры не попали в базу обнаружения сразу. Эксперимент Carbon Black лишний раз показал, что несколько антивирусов лучше, чем один – это можно было ожидать. С другой стороны, выводы Carbon Black являются настоящей пощечиной всей антивирусной индустрии, которая долго убеждала потребителей в том, что при наличии достаточного времени каждый вирус станет беззащитным перед антивирусными решениями.

Тот же Дэвид Хэрли признает, что пример вируса Stuxnet и его разновидностей наглядно показал, что вся индустрия защитных систем может полностью упускать из вида целый класс угроз на протяжении долгого времени. Тем не менее, Хэрли добавил, что в большинстве случаев защита от по-настоящему актуальных и опасных угроз предоставляется с достаточной степенью оперативности в подавляющем большинстве реальных ситуаций

Еще один эксперимент Carbon Black показал, что некоторые антивирусные продукты через 30 дней после начала теста с фиксированным набором образцов определяют меньше вирусов, чем в условный первый день эпидемии. По мнению специалистов Carbon Black, это может происходить из-за того, что антивирусные компании удаляют сигнатуры вирусов, которые больше не актуальны. Дэвид Хэрли оспаривает это утверждение: он считает, что причины могут быть и другими, включая удаление ложных срабатываний, переклассификацию угроз и даже ошибки в обработке образцов.

Трудно судить, насколько верны доводы компании Carbon Black и ее оппонентов – в целом антивирусная индустрия справляется с защитой систем своих заказчиков.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru