PT Network Attack Discovery отображает стадию атаки по матрице ATT&CK

PT Network Attack Discovery отображает стадию атаки по матрице ATT&CK

PT Network Attack Discovery отображает стадию атаки по матрице ATT&CK

Positive Technologies выпустила 9-ю версию системы анализа трафика PT Network Attack Discovery (PT NAD), которая позволит пользователям увидеть, на каком этапе находятся злоумышленники. Также в обновленной версии на 30% увеличено число определяемых протоколов, благодаря чему обеспечивается большая прозрачность сети.

В новой версии PT NAD появилась тепловая карта с тактиками по модели MITRE ATT&CK. Функция поможет пользователям понять, на какой стадии атаки находятся злоумышленники, и оперативно узнать о применяемых ими техниках. Чем больше атак на инфраструктуру организации совершено при помощи отдельной тактики, тем ярче цвет ее заливки. При выборе тактики на тепловой карте в интерфейсе PT NAD отображается список связанных с нею техник и количество попыток атак. Это, в свою очередь, позволит быстрее определить компенсирующие меры.

Рисунок 1. Виджет с тепловой картой тактик ATT&CK

В новой версии системы также расширен набор определяемых и разбираемых сетевых протоколов. Теперь PT NAD детектирует 73 протокола (вместо 56 в предыдущей версии). Среди новых — специфичные проприетарные протоколы, которые иногда встречаются в сетях крупных российских компаний.

Определение протоколов дает понимание, в каком объеме и какого рода сетевые соединения устанавливаются внутри корпоративной сети. Это особенно актуально в связи с растущей подозрительной активностью в сетевой инфраструктуре организаций России и стран СНГ — анализ их трафика показал, что следы компрометации имеют сети 97% крупных компаний.

Другие улучшения в обновленной версии PT NAD нацелены на повышение удобства работы с продуктом. Улучшены функции фильтрации сессий, появилась фильтрация данных по группам сетевых узлов и возможность экспортировать данные виджетов.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru