Cisco теперь может обнаруживать следы вредоносов в зашифрованном трафике

Cisco теперь может обнаруживать следы вредоносов в зашифрованном трафике

Cisco теперь может обнаруживать следы вредоносов в зашифрованном трафике

Cisco в своих последних маршрутизаторах и коммутаторах реализовала функции, позволяющие обнаружить след вредоносных программ в зашифрованном трафике. Это стало возможным после того, как исследователи компании в июле 2016 года обнаружили, что вредоносы оставляют следы даже в зашифрованном трафике.

Сообщается, что на этой неделе Cisco завершила испытания и готова представить сервис, получивший название Encrypted Traffic Analytics (ETA). Encrypted Traffic Analytics будет доступен пользователям маршрутизаторов Cisco ISR серии 4000, Cisco ASR серии 1000, а также виртуальных маршрутизаторов Cisco Cloud Services Router (CSR 1000V).

Однако эти пользователям потрбуется зарегистрироваться в службе Cisco StealthWatch и передать трафик в облачную аналитическую службу, которая проверит его и использует алгоритмы машинного обучения, чтобы выявить вредоносные следы.

Эксперты отмечают, что компания анализирует подозрительное поведение, например, самоподписанные сертификаты, а также другие признаки злонамеренных действий, которые помогают обнаружить присутствие вредоносной активности в зашифрованном трафике.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru