FireEye выпустила бесплатный инструмент для анализа вредоносных программ

FireEye выпустила бесплатный инструмент для анализа вредоносных программ

FireEye выпустила бесплатный инструмент для анализа вредоносных программ

FireEye выпустила программное обеспечение, которое создает полностью настраиваемую виртуальную машину, содержащую все инструменты и настройки, необходимые для анализа вредоносных программ и других задач, связанных с кибербезопасностью.

Инструмент получил название FLARE VM, он представляет собой дистрибутив Windows, похожий на такие Linux-дистрибутивы, как Kali и REMnux. Его разработчиков является исследователь угроз в FireEye, Петер Качергинский (Peter Kacherginsky).

FLARE VM обеспечивает платформу, которая включает в себя полный набор средств безопасности, которые могут быть использованы для проведения анализа вредоносных программ, обратного инжиниринга, тестирования на проникновение и тому подобного.

Чтобы установить FLARE VM, пользователям потребуется виртуальная машина с Windows 7 или более новой версией операционной системы. Из виртуальной машины нужно будет посетить определенный URL-адрес в Internet Explorer и начать установку. Процесс занимает 30-40 минут, в зависимости от скорости соединения, и потребует несколько перезапусков системы.

По завершении установки пользователям рекомендуется сделать снимок виртуальной машины, чтобы сохранить ее чистое состояние. Также следует выставить сетевые настройки, чтобы не позволить анализируемым образцам вредоносных программ подключиться к локальной сети или интернету.

По словам FireEye, пользователи смогут легко настроить FLARE VM, поскольку она создана с использованием системы управления пакетами Chocolatey. Следовательно, можно будет выбирать инструменты как из репозитория Chocolatey, так и из репозитория FLARE FireEye, который постоянно дополняется.

Также довольно легко проходит процесс обновления инструментов, включенных в FLARE VM. Запуск команды «cup all» обновит все установленные пакеты.

FireEye предоставила инструкцию по использованию и выложила исходный код на GitHub. Сообщение в блоге, опубликованное компанией, также показывает пример того, как FLARE VM можно использовать для анализа образца вредоносной программы.

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