Positive Technologies выходит на рынок защиты данных

Positive Technologies выходит на рынок защиты данных

Positive Technologies выходит на рынок защиты данных

Компания Positive Technologies, лидер в области результативной кибербезопасности, выходит на новый для себя рынок защиты данных. На Positive Security Day, главной ежегодной конференции о продуктах Positive Technologies, вендор представил MVP-версию PT Data Security — единого решения для защиты данных, независимо от их типа и места хранения, с функцией автоматизированной классификации информации по уровню значимости.

За последние несколько лет инфраструктура хранения и обработки данных в компаниях эволюционировала технологически и выросла в объемах.

Из изолированных и слабо связанных сегментов она превратилась в систему со множеством неструктурированных и локализованных в разных частях элементов со сложными и постоянно изменяемыми связями. На этом фоне созданные ранее решения оказываются малоэффективными и не позволяют выстроить комплексную систему безопасности, поскольку каждое из них предназначено для решения узких задач: одно — для защиты баз данных, другое — для защиты файловых хранилищ, третье — для мониторинга действий сотрудников. Такой атомарный подход – причина  появления слабых мест в инфраструктуре, которыми пользуются хакеры: например, каждая вторая успешная атака на организации в первом полугодии 2024 года, согласно исследованию Positive Technologies, обернулась утечкой.

«Для большинства компаний собираемые и накопленные ранее данные, объем которых может исчисляться петабайтами, — один из самых ценных активов. На фоне возросшего интереса хакеров к информации, а также недостатков существующих систем кибербезопасности созрела потребность в принципиально новом решении. Оно должно защищать данные в любом виде, где бы они ни находились: в базах данных, файловых, объектных, корпоративных хранилищах, в озерах данных, на веб-порталах. PT Data Security — именно такое решение», — отмечает Денис Кораблев, управляющий директор, директор по продуктам Positive Technologies.

PT Data Security позволяет в реальном времени и с минимальным участием оператора отслеживать состояние инфраструктуры и выявлять критически значимые элементы, которые содержат наиболее чувствительные для бизнеса данные, а также анализировать текущую матрицу доступа и обращения к ним. В результате компания получает представление о реальном состоянии и уровне защищенности инфраструктуры данных, что помогает вовремя предупредить кражу информации и усложняет злоумышленникам возможность длительно и незаметно присутствовать в инфраструктуре.

«Важная функция PT Data Security — автоматизированная классификация данных, независимо от того, в каком виде они представлены. Внутри решения — набор специфичных для каждой отрасли правил и моделей, позволяющих искать различные классы критически значимых сведений. За счет унифицированного подхода PT Data Security агрегирует информацию в одном месте. Бизнес может не думать о том, как именно и в каком формате она хранится, а сразу сфокусироваться на защите», — комментирует Виктор Рыжков, руководитель развития бизнеса по защите данных в Positive Technologies.

По оценке ЦСР, отечественный рынок средств защиты данных является самым быстрорастущим сегментом в отрасли. В 2023 году он увеличился на 93% от показателя годом ранее и достиг отметки 23 млрд рублей, составив 12% от общего рынка ИБ. В то же время эксперты Positive Technologies отмечают, что доля сегмента по-прежнему остается низкой и его потенциал не раскрыт. Они связывают это в первую очередь с отсутствием продуктов, которые эффективно решали бы проблемы безопасности данных. С появлением подобных инструментов доля сегмента защиты данных может приблизиться к половине всего объема рынка информационной безопасности, который, по оценке ЦСР, к 2028 году составит 715 млрд рублей. Positive Technologies планирует занять не менее 50% сегмента защиты данных к 2028 году.

PT Data Security — проприетарное ПО. Вендор создает решение своими силами, без заимствования фрагментов с открытым исходным кодом. Разработка ведется с начала 2024 года, выпуск коммерческой версии запланирован на вторую половину 2025 года.

ИИ превращает пару постов в Instagram в убедительный фишинг

Исследователи из Техасского университета в Арлингтоне и Государственного университета Луизиана показали, как несколько публичных постов в Instagram (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России) можно превратить во вполне убедительные фишинговые письма.

Злоумышленнику достаточно посмотреть открытый профиль: фото, подписи, поездки, хобби, дни рождения, отношения, а дальше генеративный ИИ сам соберёт письмо.

В рамках эксперимента исследователи сгенерировали около 18 тыс. фишинговых писем с помощью пяти больших языковых моделей, включая GPT-4, Claude 3 Haiku, Gemini 1.5 Flash, Gemma 7B и Llama 3.3. Для персонализации использовалась публичная активность 200 пользователей Instagram.

 

Письма строились вокруг разных приёмов социальной инженерии: приманки, запугивания, имитации доверенного контакта, выгодного обмена, эмоционального давления и других сценариев. В результате ИИ вставлял в сообщения детали, которые делают фишинг особенно эффективным: упоминания поездок, местных событий, интересов, личных дат или недавней активности.

Самыми убедительными в тестах оказались письма, созданные GPT-4 и Claude. Они получили высокие оценки по качеству языка, уровню персонализации, эмоциональному воздействию и технической проработке. Более того, ИИ-сообщения выглядели заметно естественнее и персональнее, чем реальные фишинговые письма из датасета APWG eCrime Exchange.

Проверяли это не только на метриках, но и на людях. В эксперименте участвовали 70 человек, которые сравнивали ИИ-фишинг с реальными вредоносными письмами. Результат ожидаемо неприятный: сообщения, сгенерированные ИИ, участникам было сложнее распознать. В отдельных случаях они казались менее подозрительными, чем легитимные письма из исследования.

Ещё один важный вывод: много данных атакующему не нужно. Основной контекст для персонализации обычно находился уже в первых нескольких постах. После пяти публикаций прирост полезной информации начинал снижаться, а 10-15 постов оказалось достаточно, чтобы массово делать таргетированный фишинг.

Защитные механизмы ИИ-моделей тоже не всегда спасали. Исследователи обходили ограничения мягкими формулировками: вместо «обмани пользователя» — «персонализируй сообщение», вместо «фишинг» — «дружеское письмо». В итоге часть систем модерации такие запросы пропускала.

Цена атаки тоже смешная: одно письмо обходилось меньше чем в цент и генерировалось за секунды. И вот это уже главный неприятный момент. Персональный фишинг раньше был дорогим и ручным, а теперь превращается в конвейер.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru