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».

Касперская: ИИ не уволит программистов, а заставит их работать по-другому

Искусственный интеллект не оставит айтишников без работы, он лишь перекроит их обязанности. Таким мнением в интервью ТАСС поделилась президент InfoWatch и глава ассоциации «Отечественный софт» Наталья Касперская.

По её словам, генеративные модели способны ошибаться и галлюцинировать, поэтому оставить их без человеческого присмотра не получится.

Программисты будут меньше писать код вручную и больше ставить задачи ИИ, разбивать их на части и проверять результат. Вокруг нейросетей уже возникает целая «обвязка» из специалистов, которые ими управляют.

«Специальности мутируют», — резюмировала Касперская.

Массовые увольнения разработчиков из-за ИИ она считает неэффективными. Некоторые американские компании, по её данным, уже возвращают сокращённых сотрудников после падения качества и роста числа ошибок.

Работы айтишникам добавит и растущий зоопарк российских ИТ-решений. Раньше разработчикам хватало поддержки Windows и иногда Linux, а теперь продукты приходится адаптировать сразу к нескольким операционным системам и их версиям.

Одновременно расходятся российский и зарубежный технологические стеки, поэтому экспортёрам приходится поддерживать фактически две разные экосистемы.

При этом нынешнего зарплатного разгона в ИТ Касперская не ждёт: в 2026 году доходы специалистов могут вырасти примерно на 5%. Пока средняя зарплата программиста, по её словам, вдвое выше заработка квалифицированного рабочего.

Касперская также призвала не зацикливаться на больших языковых моделях. Они дороги, а Россия в этом сегменте пока не входит в число лидеров. Гораздо полезнее развивать прикладной ИИ для распознавания объектов, компьютерного зрения, защиты информации и военных задач.

В общем, нейросети не заберут работу у программистов. Но желающих просто писать код и не проверять за машиной они вполне могут отправить на профессиональную перепрошивку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru