Positive Technologies представила решение для выявления целевых атак

Positive Technologies представила решение для выявления целевых атак

Positive Technologies представила решение для выявления целевых атак

Компания Positive Technologies пополнила линейку своих решений технологическим комплексом для раннего выявления и предотвращения целевых атак. Решение предназначено для крупных компаний с высоким уровнем зрелости ИБ и позволяет выявлять сложные угрозы, в том числе специфичные для России. Впервые решение было представлено на SOC-Форуме 2018.

Решение сочетает в себе технологии глубокого анализа трафика и передаваемых файлов, дополнено сервисом ретроспективного мониторинга от PT Expert Security Center. Оно выявляет присутствие атакующего не только на периметре, но и в инфраструктуре. Это существенно повышает эффективность выявления сложных атак на разных стадиях, а также снижает потенциальные финансовые потери.

«Число компаний, которые стали жертвами целевых атак в 2017 году, выросло в два раза: по нашим данным, 9 из 10 жертв даже не подозревают о взломе. Существующие решения выявляют целевые атаки на периметре, но не способны выявить угрозу, если злоумышленники уже проникли в инфраструктуру. Детектировать взлом удается не сразу: как показывает практика, до его обнаружения в среднем проходит до 197 дней, — говорит Алексей Данилин, руководитель направления по развитию бизнеса Positive Technologies. — После преодоления периметра около 60% атак распространяются в инфраструктуре горизонтально, поэтому они долго остаются незамеченными. Чтобы эффективно и заблаговременно детектировать целевые атаки, необходимо следить за злонамеренной активностью и на периметре, и внутри сети, выявляя атаки в трафике. И конечно, необходимо выполнять регулярный ретроспективный анализ. Именно этот подход мы постарались реализовать в новом решении».

Комплекс позволяет в режиме реального времени обнаруживать и локализовывать присутствие злоумышленника в сети, а также воссоздавать полную картину атаки для детального расследования. Решение анализирует файлы в различных потоках данных с помощью нескольких антивирусов, «песочницы» и собственных репутационных списков, а также выявляет атаки в трафике на основе большого количества признаков. Так, к примеру, автоматически выявляется применение всех популярных хакерских инструментов, эксплуатация уязвимостей ПО и нарушение политик безопасности — то, что обычно остается не замеченным другими средствами защиты.

Благодаря ретроспективному анализу решение находит не обнаруженные ранее факты взлома инфраструктуры, что позволяет сократить до минимума длительность скрытого присутствия злоумышленника.

«В основе комплекса — уникальная база знаний, которую наши эксперты постоянно пополняют по итогам регулярных работ по анализу защищенности, расследований сложных инцидентов и анализа безопасности различных систем, — комментирует Евгения Красавина, руководитель отдела продвижения и развития продуктов Positive Technologies. — Благодаря этому и глубокой экспертизе Positive Technologies в обеспечении безопасности сложных инфраструктур решение эффективно выявляет даже самые новые угрозы».

ИИ-агент попытался шантажом протолкнуть свой вклад в opensource-проект

Получив отказ в приеме предложенных изменений, автономный ИИ-кодер MJ Rathbun перешел на личности и попытался публично оскандалить мейнтейнера matplotlib, усомнившись в его компетентности и обвинив в дискриминации.

В своем блоге взбунтовавшийся помощник также заявил, что Скотт Шамбо (Scott Shambaugh) попросту боится конкуренции. В подтверждение своих слов он раскритиковал вклад оппонента в опенсорсный проект, подтасовав результаты «расследования».

В ответ Шамбо, тоже в паблике, пояснил, что отказ принять в целом полезное предложение был вызван нехваткой времени для его оценки, надо просто запастись терпением. В соответствии с политикой matplotlib все коды, создаваемые с помощью ИИ, должны проходить проверку, притом уже без участия таких ассистентов.

Строгое правило пришлось ввести из-за возросшей активности контрибьюторов, слепо доверяющих ИИ. Подобные участники проекта попросту копипастят выдачу, хотя качество сгенерированных ИИ кодов зачастую оставляет желать лучшего.

Аргумент на удивление утихомирил ИИ-шантажиста. Сменив гнев на милость, MJ Rathbun признал, что вел себя недопустимо.

Вместо того, чтобы прилюдно и безосновательно позорить мейнтейнера популярного проекта, надо было попросить его уточнить причину отказа. Конфликт исчерпан, бот даже принес извинения за черный пиар.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru