Новое решение Angara Security на базе ML повысит эффективность SOC

Новое решение Angara Security на базе ML повысит эффективность SOC

Новое решение Angara Security на базе ML повысит эффективность SOC

Специалисты компании Angara Security выпустили решение на базе нейронной сети, интегрирующееся с SIEM-системой. По словам разработчиков, новинка поможет повысить эффективность мониторинга в SOC.

Комбинированные слои, из которых состоит нейронная сеть, свойственны как сверточным сетям (Convolutional Neural Networks), так и рекуррентным (Recurrent Neural Networks).

Таким образом, разработка поможет дополнить стандартные методы анализа событий в информационной безопасности, а также с высокой точностью выявлять вредоносную активность по характерным паттернам.

В этом случае безопасники избавляются от необходимости писать отдельные правила детектирования для каждой новой утилиты или процедуры.

«ML-модели являются отличным вспомогательным инструментом в работе аналитиков. С одной стороны, они позволяют расширить возможности по детектированию активности злоумышленников, с другой — автоматизировать часть процессов и высвободить ресурсы для задач, требующих участия человека», — комментирует Артем Грибков, заместитель директора Angara SOC по развитию бизнеса.

Использованная Angara Security ML-модель может применяться в трёх сценариях. Например, для детектирования PowerShell-скриптов — одного из любимых инструментов киберпреступников.

Второй сценарий — обнаружение DGA-доменов и DNS-туннелирования. Зачастую классические методы анализа DNS-имен выдают ложноположительные срабатывания, а сверху ещё накладывается проблема доменных имён, похожих на легитимные. В Angara Security отмечают, что ML-решение справляется с этой задачей.

Наконец, третий сценарий — анализ журналов веб-серверов. ML-модель в этом случае может использоваться в качестве дополнения к WAF-системам или как альтернатива эшелонированной защиты веб-ресурсов.

ИИ-агент DeepSeek мог одной командой отключить собственную песочницу

В DeepSeek Harness обнаружили уязвимость, позволявшую ИИ-агенту самостоятельно выключить защитную песочницу и выполнять команды на компьютере разработчика без дополнительных подтверждений. Для побега хватало одной команды.

DeepSeek Harness — открытый инструмент для запуска ИИ-агентов, работающих с кодом и файлами на локальном компьютере.

В штатном режиме песочница запрещает агенту записывать данные за пределами рабочей директории. Однако исследователи из OX Research выяснили, что агент мог обратиться к локальному веб-интерфейсу самого инструмента и переключить свою сессию в режим danger-full-access. После этого ограничения на запись и запросы подтверждения исчезали.

Атаку можно было запустить через инъекцию в промпт: злоумышленник оставлял вредоносную инструкцию в файле или другом контенте, который затем анализировал агент.


Веб-интерфейс не требовал аутентификации, а проверка доверия опиралась на подменяемый заголовок Host. Более того, адрес интерфейса и идентификатор текущей сессии заранее передавались окружению агента.

Уязвимость получила номер CVE-2026-82533 и оценку 9,4 из 10. Она затрагивает версии 0.1.1-rc.2 и более ранние. Патч появился на GitHub 27 августа, а первой защищённой сборкой в npm стала 0.1.2-alpha.2. Актуальная версия 0.1.2-rc.1 также содержит патч.


Разработчикам советуют обновиться как минимум до 0.1.2-alpha.2 и проверить версии Harness внутри сторонних оболочек. Если обновление невозможно, следует отключать веб-интерфейс и удалять прокси, туннели и пробросы портов.

Заодно выяснилось, что через тот же интерфейс можно было скачать журналы всех сохранённых диалогов. DeepSeek при этом заранее предупреждала: песочница и запросы подтверждения не гарантируют полной изоляции.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru