Windows 10 сможет обнаруживать атаки с использованием PowerShell

Windows 10 сможет обнаруживать атаки с использованием PowerShell

Windows 10 сможет обнаруживать атаки с использованием PowerShell

Компания Microsoft утверждает, что Windows 10 может обнаруживать подозрительную активность PowerShell, инъекции кода и вредоносные документы, а также атаки, когда процесс подключается к веб-серверу, копирует и запускает вредоносное приложение.

Эти возможности интегрированы во встроенное антивирусное средство Defender Advanced Threat Protection (Windows Defender ATP), которое было выпущено с Windows 10 Creators Update (и встроено в ядро Windows 10 Enterprise). По словам Microsoft, Windows Defender ATP опирается на общий поток поведенческих событий и технологии машинного обучения, встроенные в Windows 10.

Также компания заявляет, что поведенческий анализатор учитывает активность процессов-потомков, а также других связанных процессов. Это делается в связи с тем, что вредоносный код часто внедряется в смежные процессы. Таким образом, Windows Defender ATP отслеживает поведение всего дерева процессов, анализирует его действия.

Использование машинного обучения помогает Windows Defender ATP обнаруживать все виды передовых методов атак, в их числе атаки с использованием сценариев PowerShell, инъекций кода и полиморфных документов, запускающих вредоносный код. Об этом компания Microsoft пишет в блоге.

Одним из вредоносных применений PowerShell является выполнение задач без использования вредоносных двоичных файлов, которые могут обнаруживать сигнатурные датчики. Поскольку вредоносную составляющую, хранящуюся в скриптах, легче поддерживать и модифицировать, PowerShell является отличным решением для злоумышленников. Благодаря тому же машинному обучению, Windows Defender ATP может обнаруживать подозрительное поведение PowerShell.

Из известных вредоносных программ, использующих возможности PowerShell, можно выделить такие, как Kovter и Dridex.

Кроме того, Windows Defender ATP также способен детектировать активность документов с вредоносными макросами, которые используют процессы PowerShell.exe и Winword.exe, на что не способны технологии на основе сигнатур.

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