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».

Обработал фото ИИ — готовь дисклеймер: в России обсуждают маркировку

Изображения, аудио и видео, созданные с помощью больших моделей искусственного интеллекта, могут обязать маркировать. Соответствующие поправки к закону об ИИ и Гражданскому кодексу подготовила рабочая группа Совета при президенте РФ.

Сейчас закон требует от крупных платформ с аудиторией более 500 тыс. россиян в сутки лишь предоставить пользователям техническую возможность поставить отметку. Делать это обязательно авторов не заставляют, сообщают «Ведомости».

Поправки меняют подход: предупреждение об использовании ИИ может стать обязательным, а его формат, содержание и место размещения определит уполномоченное ведомство. Какое именно, в проекте не указано. Обсудить документ планируют 19 августа, но сроки возможного внесения в Госдуму пока неизвестны.

Главная интрига скрывается в формулировке «создан с применением ИИ». Под неё могут попасть не только полностью сгенерированные ролики и изображения, но и обычные фотографии, слегка обработанные нейросетевым фильтром. Минимальная доля машинного участия не установлена.

Не определено и то, кто должен наносить метку, если один человек создал материал, а другой его опубликовал. Проект не объясняет, кто станет искать нарушения, обязана ли маркировка переживать перенос файла между платформами и какая ответственность грозит за её отсутствие.

Представители отрасли опасаются, что обязательные отметки усложнят работу законопослушных российских сервисов, но не остановят создателей дипфейков. Те смогут пользоваться зарубежными инструментами и загружать контент без предупреждений.

Эксперты предлагают смешанную схему, похожую на китайскую: видимые и скрытые машиночитаемые метки добавляют ИИ-сервисы, платформы проверяют их, а пользователи сообщают о происхождении материала.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru