InfoWatch Prediction 2.3 может отслеживать рабочую переписку на смартфонах

InfoWatch Prediction 2.3 может отслеживать рабочую переписку на смартфонах

InfoWatch Prediction 2.3 может отслеживать рабочую переписку на смартфонах

InfoWatch выпустила новую версию UBA-системы InfoWatch Prediction. Разработчики расширили использование технологий искусственного интеллекта. Основная цель — предоставить предиктивный анализ данных о поведении сотрудников и бизнес-процессах компании, что позволяет предотвратить до 70% киберинцидентов.

Новая система способна обнаруживать даже малейшие отклонения в поведении сотрудников, которые часто предшествуют опасным действиям. Разработчики утверждают, что это свойство системы можно сравнить с интуицией опытного специалиста по безопасности, но в то же время она может обрабатывать данные о больших коллективах (от 500 человек), что невозможно для одного сотрудника.

InfoWatch Prediction использует более 230 поведенческих параметров и автоматически создает список рисков, отсортированный по критичности, на которые следует обратить внимание. Кроме того, система предоставляет рейтинг подозрительных сотрудников, позволяя выявить специалистов с наиболее аномальным поведением. Ежедневно система анализирует около 500 событий, чтобы обеспечить точность этого рейтинга.

Новая версия Prediction 2.3 также позволяет обнаруживать аномальную активность сотрудников в корпоративной почте, включая как использование рабочих станций, так и личных устройств. Если поведение сотрудника изменилось, например, он начал чаще просматривать документы на мобильном телефоне или скачивать их на личное устройство, то система Prediction 2.3 отмечает это как аномалию, которую следует учесть службе безопасности.

Разработчики также улучшили пользовательский интерфейс системы. Всплывающие подсказки, появляющиеся при наведении курсора на рейтинг конкретного сотрудника, делают интерфейс более удобным. Во всплывающем окне показывается распределение рисков по группам, таким как «подготовка к увольнению» или «аномальный вывод информации», включая их процентное соотношение, а также список из пяти наиболее значимых паттернов подозрительного поведения конкретного сотрудника.

Например, это может быть увеличение числа опозданий на работу, увеличение неактивности в рабочее время, отправка резюме в другие компании и т. д. Также разработчик ввели цветовую дифференциацию аномалий согласно их уровню в виджете динамики, где низкий уровень отмечен зеленым цветом, средний — желтым, а высокий — красным. Это позволяет ИБ-командам легче идентифицировать аномальное поведение с высоким риском в условиях ограниченного времени.

Кроме того, была проведена оптимизация вычислительных процессов, что снизило требования к аппаратному обеспечению на 40%.

Атака через видеопамять: Rowhammer на GPU Nvidia даёт root-доступ на хосте

Исследователи показали новый вектор атаки на мощные GPU от Nvidia: бреши класса Rowhammer теперь могут использоваться не только против обычной оперативной памяти, но и против видеопамяти GDDR6. В некоторых сценариях атакующий может добраться до памяти хост-машины и получить root-доступ к системе.

Напомним, Rowhammer — это класс атак, при котором многократные обращения к определённым участкам памяти вызывают битовые сбои в соседних ячейках.

Долгое время такие атаки в основном ассоциировались с CPU и DRAM, но теперь две независимые исследовательские группы показали (PDF), что похожая логика работает и с GPU-памятью Nvidia поколения Ampere. В центре внимания оказались две техники — GDDRHammer и GeForge.

Первая атака, GDDRHammer, была продемонстрирована против Nvidia RTX 6000 на архитектуре Ampere. Исследователи утверждают, что смогли многократно повысить число битовых сбоев по сравнению с более ранней работой GPUHammer 2025 года и добиться возможности читать и изменять GPU-память, а затем использовать это для доступа к памяти CPU.

Вторая техника, GeForge сработала против RTX 3060 и RTX 6000 и завершалась получением root на Linux-хосте.

 

Ключевой момент здесь в том, что атака становится особенно опасной, если IOMMU отключён, а это, как отмечают исследователи, во многих системах остаётся настройкой по умолчанию ради совместимости и производительности.

При включённом IOMMU такой сценарий существенно осложняется, потому что он ограничивает доступ GPU к чувствительным областям памяти хоста. В качестве ещё одной меры снижения риска исследователи и Nvidia указывают ECC, хотя и он не считается универсальной защитой от всех вариантов Rowhammer.

На сегодня  подтверждённая уязвимость касается прежде всего Ampere-карт RTX 3060 и RTX 6000 с GDDR6, а более ранняя работа GPUHammer фокусировалась на NVIDIA A6000.

 

Для более новых поколений, вроде Ada, в этом материале рабочая эксплуатация не показана. Кроме того, исследователи прямо отмечают, что случаев реального использования это вектора в реальных кибератаках пока не известно.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru