Лаборатория Касперского разработала защиту от целевых атак

Лаборатория Касперского разработала защиту от целевых атак

Лаборатория Касперского разработала защиту от целевых атак

«Лаборатория Касперского» выпустила защитное решение нового поколения – специализированную платформу для обнаружения целевых атак, в том числе кампаний кибершпионажа.

Новый продукт Kaspersky Anti Targeted Attack Platform выявляет таргетированные атаки и любые подозрения на вредоносную активность в корпоративной сети организации еще до того, как злоумышленники предпримут какие-либо серьезные шаги, например, начнут собирать данные. В силу своей модульной структуры платформа полностью совместима с любыми IT-инфраструктурами. Кроме того, технологии, используемые в Kaspersky Anti Targeted Attack Platform, могут быть дополнены сервисами, которые предлагает компания, – такое сочетание позволит не только непосредственно обнаруживать атаки, но также откроет предприятиям доступ к передовым наработкам и знаниям из области кибербезопасности и поможет быстрее реагировать на новые угрозы.

Сегодня если компания подвергается подобной атаке, вероятность пострадать от нее и столкнуться с крайне негативными для бизнеса последствиями составляет почти 100%, поскольку выявить вредоносную активность в корпоративной сети в этом случае при помощи традиционных защитных инструментов практически невозможно. В этом и заключается особенность целевых атак – они тщательно готовятся и разрабатываются индивидуально под каждую конкретную организацию, и злоумышленники при этом учитывают все уязвимости и защитные возможности жертвы. 

Kaspersky Anti Targeted Attack Platform выявляет целенаправленные атаки и любые подозрения на вредоносную активность благодаря комплексу сенсоров, постоянно отслеживающих ситуацию внутри защищаемой IT-инфраструктуры. Решение анализирует данные, получаемые с различных узлов корпоративной сети. В частности, сенсоры обрабатывают информацию о веб-трафике, об активностях в электронной почте и на конечных устройствах. 

Для того чтобы понять, насколько опасна подозрительная активность, собранные данные перенаправляются в так называемую «песочницу» – изолированную виртуальную среду, внутри которой изучается поведение потенциально вредоносных объектов. Окончательное же решение о попытке таргетированного проникновения в сеть компании выносится при помощи специального анализатора целевой атаки, который использует технологии машинного обучения и способен сопоставлять различные аналитические данные.

«В основе новой платформы Kaspersky Anti Targeted Attack Platform лежит весь наш опыт, который мы накопили за годы борьбы с самыми сложными киберугрозами, в частности с кампаниями кибершпионажа и атаками класса АРТ. Создавая этот продукт, мы использовали как хорошо зарекомендовавшие себя технологии детектирования вредоносного ПО, так и новые подходы, и инструменты, значительно расширяющие возможности киберзащиты. И, разумеется, мы делали ставку на проактивную работу – обнаружить целевую атаку необходимо еще до того, как она по-настоящему начнется. Итогом нашей двухлетней работы и стало решение Kaspersky Anti Targeted Attack Platform, которое, как мы рассчитываем, позволит организациям вывести информационную безопасность на новый, значительно более высокий уровень», – рассказывает Никита Швецов, директор по исследованиям и разработке «Лаборатории Касперского».

Платформа Kaspersky Anti Targeted Attack Platform доступна как отдельное решение, а также в комплексе с сервисами, предлагаемыми «Лабораторией Касперского». Выбор в пользу второго варианта позволит компаниям усовершенствовать свою стратегию защиты от киберугроз, усилив ключевые направления, а именно предотвращение широко распространенных атак, детектирование сложных угроз, реагирование на инциденты и предвидение будущих векторов атак. 

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