Технология эмуляции угроз показала коэффициент обнаружения 99,83%

Технология эмуляции угроз показала коэффициент обнаружения 99,83%

Компания Check Point, сообщает о том, что сервис эмуляции угроз Check Point Threat Emulation Service, предназначенный для защиты организаций от целевых и неизвестных ранее атак, имеет наивысший коэффициент обнаружения вредоносных файлов.

В рамках недавнего сравнительного тестирования 600 вредоносных файлов были просканированы Check Point Threat Emulation и другими конкурирующими продуктами. Результаты показали, что решение Check Point превзошло все остальные в этом тесте, показав процент обнаружения вредоносных файлов 99,83%. В среднем конкурирующие продукты продемонстрировали уровень детектирования в 53% при максимальном результате в 75%.

Современный ландшафт угроз постоянно эволюционирует, появляются новые более агрессивные и разрушительные виды киберпреступности, хактивизма, кибершпионажа и целенаправленных атак. В этих условиях Check Point Threat Emulation обеспечивает ускорение обнаружения подобных угроз и повышение осведомленности о них. Так, обычному антивирусу и IPS требуется около трех дней, чтобы обнаружить неизвестное вредоносное ПО, а некоторые его виды могут оставаться скрытыми месяцы или даже годы. Глобальное исследование Check Point показало, что в среднем каждые 27 минут на компьютеры предприятий-участников исследования загружалось новое неизвестное прежде вредоносное ПО. И важной частью многоуровневой защиты Check Point Threat Prevention является решение Threat Emulation, которое обнаруживает и предотвращает заражения от неизвестных ранее эксплойтов, новых вариантов вредоносного ПО и целевых атак, динамически эмулируя запуск файлов в виртуальной песочнице.

Сразу после идентификации новых угроз исследователи Check Point оценивают их поведение и оперативно разрабатывают защиту. Эти средства автоматически распространяются на все шлюзы безопасности Check Point ThreatCloud™. Технология ThreatCloud™ является объединенной сетью Check Point по обмену информацией об угрозах, которая обеспечивает автоматическую защиту в реальном времени для заказчиков компании во всем мире.

«Только за последние 30 дней Check Point Threat Emulation обнаружил 53 000 ранее неизвестных видов вредоносного ПО, проведя эмуляцию более чем 8,8 миллионов файлов. Эта впечатляющая статистика свидетельствует о постоянно растущем количестве новых атак, с которыми сегодня приходится сталкиваться организациям, — говорит Габи Рейш, вице-президент по продуктам Check Point Software Technologies. — С коэффициентом обнаружения вредоносных файлов более 99% Threat Emulation предоставляет нашим заказчикам самый быстрый способ защиты от неизвестного вредоносного ПО в рамках комплексного многоуровневого подхода к безопасности».

Среди 53 000 ранее неизвестных угроз специалисты Check Point недавно обнаружили и опубликовали анализ нового варианта злонамеренного ПО, который заражает атакуемые системы трояном удаленного доступа DarkComet. Исполняемый файл трояна упакован архиватором, данное вредоносное ПО применяет целый набор различных обманных техник (обфускацию), чтобы предотвратить свое обнаружение  антивирусным ПО. В то время как данная угроза была выявлена Check Point Threat Emulation, ни один из лидирующих антивирусных продуктов не смог ее обнаружить.

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