Kaspersky Threat Lookup теперь ищет IoC в OSINT с помощью ИИ

Kaspersky Threat Lookup теперь ищет IoC в OSINT с помощью ИИ

Kaspersky Threat Lookup теперь ищет IoC в OSINT с помощью ИИ

«Лаборатория Касперского» обновила сервис Kaspersky Threat Lookup, добавив в него возможность поиска информации об индикаторах компрометации на основе данных из открытых источников (OSINT).

Новый инструмент с элементами ИИ анализирует доступные материалы и формирует краткую сводку из релевантных публикаций.

Это позволяет специалистам по информационной безопасности быстрее получать контекстные сведения, не тратя время на ручной анализ большого объёма информации.

Сервис Kaspersky Threat Lookup предоставляет доступ к накопленным данным о киберугрозах, включая URL-адреса, домены, IP-адреса, хеши файлов, названия угроз, статистику и поведенческие данные, а также информацию WHOIS и DNS, атрибуты файлов, геолокацию, цепочки загрузок и временные метки.

Такой подход позволяет отслеживать как уже известные угрозы, так и новые атаки, что способствует более оперативному реагированию на инциденты. Доступ к сервису осуществляется через Kaspersky Threat Intelligence Portal.

Теперь при запросе индикаторов, таких как хеши, домены или IP-адреса, пользователи смогут получать контекстную информацию о потенциальных угрозах. В результате поиска отображаются сведения об источниках угроз, затронутых странах и отраслях, использованном ПО и связанных кибергруппах.

Пользователи также смогут просматривать список релевантных материалов из открытых источников и краткие выдержки из них, сгенерированные на основе ИИ.

Для поиска данных достаточно ввести в Kaspersky Threat Lookup URL, домен, хеш или другой идентификатор. Полученные результаты включают как информацию из баз «Лаборатории Касперского», так и аналитические данные, собранные из открытых источников, которые будут доступны во вкладке «OSINT».

Расширенный поиск поддерживает анализ IP-адресов, доменов, URL-адресов, строк, соответствующих стандартным соглашениям об именовании хостов, а также хешей файлов (MD5, SHA1, SHA256).

По словам Анатолия Симоненко, старшего менеджера по продукту «Лаборатории Касперского», автоматизация рутинных задач в кибербезопасности помогает специалистам эффективнее работать с угрозами:

«Чем меньше времени тратится на ручной поиск информации, тем больше ресурсов остаётся для анализа сложных атак. Использование ИИ при работе с OSINT позволяет ускорить этот процесс и упростить сбор данных, необходимых для исследования угроз».

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru