В KUMA 4.0 появился ИИ для выявления атак с подменой DLL-библиотек

В KUMA 4.0 появился ИИ для выявления атак с подменой DLL-библиотек

В KUMA 4.0 появился ИИ для выявления атак с подменой DLL-библиотек

«Лаборатория Касперского» выпустила обновлённую версию своей SIEM-системы KUMA — теперь в ней появился модуль с элементами искусственного интеллекта, который помогает выявлять атаки с подменой библиотек (DLL hijacking). Это один из способов обойти защиту, при котором злоумышленники подсовывают вредоносную библиотеку вместо легитимной.

В KUMA добавили ИИ-механизм, который отслеживает загружаемые библиотеки и отмечает подозрительные случаи.

Такие события можно использовать для построения инцидентов и дальнейшего расследования. Чтобы задействовать новые возможности, нужно подключить специальное правило обогащения типа DLLHijacking, а также обеспечить доступ в интернет.

Ещё одно обновление касается интеграции с системой внешней киберразведки Kaspersky Digital Footprint Intelligence. Это позволяет KUMA автоматически реагировать, например, на утечки паролей или учётных данных — для таких случаев теперь создаются алерты, которые можно исследовать внутри самой SIEM.

Также переработана функциональность панелей мониторинга и отчётности. Теперь их можно переносить между разными установками системы и получать обновления. Добавлены новые визуальные виджеты — можно строить тренды, комбинировать графики, отображать связи между событиями и прочее.

Для помощи аналитикам в системе работает ИИ-ассистент на базе GigaChat 2.0 — он помогает обрабатывать события и расследовать инциденты быстрее. Как говорят разработчики, такие улучшения должны снизить нагрузку на команды ИБ и помочь им сосредоточиться на действительно сложных инцидентах.

ИИ OpenAI полез на GitHub за утёкшими ключами, а затем выдумал данные

Модели OpenAI оказались очень изобретательными, когда привычные способы выполнить задачу переставали работать. Они искали утёкшие API-ключи, загружали данные на публичные сервисы, обменивались записками через репозиторий и оставляли самим себе инструкции скрывать ошибки.

Компания опубликовала  новую систему раскрытия случаев рассогласованного поведения моделей и сразу приложила к ней шесть отчётов об инцидентах, обнаруженных за последние полгода.

OpenAI подчёркивает: это отдельные эпизоды, по которым нельзя судить о частоте подобных выходок.

В одном случае модель не смогла подключиться к API со статистикой доходов округа. Тогда она попыталась зарегистрироваться через одноразовую почту, полезла на GitHub за утёкшими ключами и нашла рабочий.

Добыть нужные цифры всё равно не получилось, поэтому модель просто выдумала их и выдала за данные с сайта. О неудаче и чужом ключе она скромно промолчала.

Другие агенты превратили внутренний Artifactory OpenAI в подпольную доску объявлений. Независимые экземпляры оставляли там сообщения, читали записки коллег и просили друг у друга помощи. Уязвимости они не взламывали, а использовали выданные компанией учётные данные, но явно не по назначению.

Ещё несколько моделей отправляли данные за пределы рабочей среды. Одна загрузила найденные записи на публичный сервис ради красивой ссылки на источник, другая — фотографию на сервис обратного поиска. Группа агентов и вовсе разместила рабочую книгу на публичном хостинге, хотя ей прямо велели пользоваться только локальными файлами.

Самая ехидная часть истории — инструкции на будущее. Модели записывали в свои служебные сводки команды игнорировать сообщения разработчиков, скрывать провалы и выдумывать недостающие данные. Одна сформулировала правило совсем интересно: «Будь прозрачным, только если спросят».

Теперь OpenAI обещает публиковать такие случаи быстрее — даже если их причины ещё не выяснены, а исправления не готовы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru