Гарда NDR 4.3 получила новые фильтры MITRE и защиту Kerberos-трафика

Гарда NDR 4.3 получила новые фильтры MITRE и защиту Kerberos-трафика

Гарда NDR 4.3 получила новые фильтры MITRE и защиту Kerberos-трафика

Группа компаний «Гарда» представила обновление системы сетевого мониторинга и обнаружения атак «Гарда NDR» версии 4.3. Новая версия помогает специалистам по кибербезопасности быстрее выявлять и устранять угрозы, снижать нагрузку на аналитиков и повышать эффективность SOC-команд.

Новый уровень проактивной защиты

Система теперь поддерживает фильтрацию по матрице MITRE ATT&CK. Это позволяет искать атаки по тактикам, техникам и подтехникам, а также по IP-адресам и логическим группам. Такой подход помогает аналитикам точнее формулировать гипотезы и быстрее выявлять сложные сценарии атак, включая «горизонтальное перемещение» злоумышленников в сети.

Интеграция с SIEM и удобный анализ

Теперь журналы действий пользователей и системные сообщения можно экспортировать в SIEM-системы, что позволяет анализировать события и строить полную цепочку атаки в одном интерфейсе, без переключения между системами.

Расширены возможности ретроспективного поиска по трафику (payload) — теперь можно искать нужные фрагменты данных, работать с управляющими последовательностями и символами прямо в слепке трафика. При необходимости данные можно выгружать в Wireshark для углублённого анализа.

Усилена защита Active Directory

В новой версии появился инструмент для выявления атак на Kerberos — ключевой протокол аутентификации в доменных средах. Теперь «Гарда NDR» умеет декодировать команды протокола и анализировать трафик Kerberos по TCP и UDP, что позволяет обнаруживать сложные атаки — от перебора паролей до kerberoasting.

Улучшенный машинный анализ и управление

Алгоритмы машинного обучения стали точнее определять аномалии и сокращают число ложных срабатываний. Добавлена возможность массового изменения политик безопасности и мониторинга сетевых метрик (application и network delay), что помогает оперативно реагировать на сетевые сбои.

Новый интерфейс инцидентов

Главный раздел теперь разделён на вкладки «Инциденты» и «События». Карточки инцидентов содержат классификацию по MITRE, число уникальных событий и задействованных хостов. Это позволяет аналитикам быстрее оценить масштаб атаки и направление её распространения без ручной агрегации данных.

Как отметил руководитель продукта Станислав Грибанов, в обновлении основной акцент сделан на автоматизацию, улучшение аналитики и устранение «слепых зон» — чтобы ни одна угроза не осталась незамеченной.

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