Kaspersky добавила в OpenTIP карту покрытия MITRE ATT&CK

Kaspersky добавила в OpenTIP карту покрытия MITRE ATT&CK

Kaspersky добавила в OpenTIP карту покрытия MITRE ATT&CK

«Лаборатория Касперского» обновила бесплатную версию портала Kaspersky Threat Intelligence Portal (OpenTIP), добавив в него новый инструмент — карту покрытия MITRE ATT&CK. Она показывает, как продукты компании защищают организации от реальных киберугроз и какие техники атак они способны обнаруживать.

Карта построена по собственной методологии «Лаборатории Касперского» и учитывает не только количество техник, которые детектирует продукт (ширину покрытия), но и качество обнаружения (глубину).

Оценка ведётся по 8-ступенчатой шкале, что позволяет наглядно понять, насколько эффективно решения компании работают на разных этапах атаки.

В методологию включены такие продукты, как Kaspersky Endpoint Detection and Response, Kaspersky Anti Targeted Attack с модулем NDR, Sandbox и Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform (UMAP).

 

По словам компании, новая визуализация поможет специалистам по кибербезопасности лучше понять, как разные решения дополняют друг друга и где могут быть «дыры» в защите. Это позволит заранее определить, какие продукты нужны для комплексного закрытия конкретных сценариев атак.

В сочетании с инструментом Threat Landscape, который уже доступен в Kaspersky TIP, карта покрытия поможет организациям анализировать, какие техники атак наиболее актуальны для их отрасли и региона, и какие продукты помогут от них защититься.

«Мы хотим, чтобы ИБ-специалисты могли принимать решения на основе точных данных, — объяснил Никита Назаров, руководитель отдела расширенного исследования угроз в „Лаборатории Касперского“. — Карта покрытия MITRE ATT&CK делает процесс оценки прозрачным и показывает, где система защиты действительно сильна, а где стоит усилить меры до того, как этим воспользуются злоумышленники».

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru