Positive Technologies научила ИИ замечать подозрительные сценарии в коде

Positive Technologies научила ИИ замечать подозрительные сценарии в коде

Positive Technologies научила ИИ замечать подозрительные сценарии в коде

Positive Technologies сообщила о разработке нейросети MOLOT, предназначенной для поиска вредоносного кода в проектах на Python, JavaScript и TypeScript. Технология уже используется в составе анализатора исходного кода PT Application Inspector версии 6.0.

В отличие от традиционных инструментов статического анализа, которые ищут опасные конструкции по заранее заданным правилам, новая модель анализирует последовательность действий, выполняемых программой.

Нейросеть оценивает не отдельные фрагменты кода, а их совокупность и пытается определить, формируют ли они подозрительный сценарий.

Проблема, которую пытаются решить разработчики, связана с так называемым намеренно внедрённым вредоносным кодом. В отличие от обычных уязвимостей, такой код не содержит ошибок, которые можно эксплуатировать извне. Он работает как легитимная часть приложения и использует те же права доступа, что и остальная программа.

 

По словам специалистов, именно поэтому многие подобные закладки остаются незамеченными при стандартных проверках безопасности.

Отдельные действия вредоносного кода сами по себе обычно не вызывают подозрений. Чтение файла, обращение к сети, шифрование данных или запуск процесса встречаются в тысячах обычных приложений. Однако если программа, например, считывает логины и пароли, кодирует их и затем отправляет на внешний сервер, такая последовательность уже может указывать на вредоносную активность.

 

Для анализа MOLOT строит цепочку действий программы — обращений к файлам, сетевых запросов, запуска процессов, использования криптографических функций и других операций. Затем эта последовательность передаётся в нейросеть, которая обучена отличать типичные сценарии работы приложений от поведения, характерного для вредоносного кода.

В компании утверждают, что тестирование проводилось на вредоносных пакетах из репозиториев PyPI и npm. По словам разработчиков, в ряде тестов модель показала более высокую точность по сравнению с существующими аналогами с открытым исходным кодом.

Одной из особенностей системы стала возможность объяснять свои выводы. Помимо самого вердикта нейросеть показывает строки кода, которые повлияли на решение. Это позволяет специалисту быстро перейти к подозрительному фрагменту и самостоятельно проверить результаты анализа.

Интерес к подобным инструментам растёт на фоне увеличения числа атак через цепочки поставок ПО, вредоносные пакеты в публичных репозиториях и распространения ИИ-инструментов для генерации программного кода.

К 2031 году российский ИБ-рынок превысит 1 трлн рублей

По прогнозу Центра стратегических разработок (ЦСР), к 2031 году объём российского рынка кибербезопасности может превысить 1 трлн рублей при сохранении текущих тенденций. В 2025 году рынок ИБ достиг 364,4 млрд рублей, что на 16% выше уровня 2024 года.

По оценке аналитиков ЦСР, отрасль постепенно переходит от экстренного импортозамещения к более взвешенному выбору решений, архитектур и сервисных моделей.

Как отметили опрошенные «Коммерсантом» эксперты, со стороны заказчиков усилился запрос на эффективность и окупаемость затрат на ИБ.

По оценкам ЦСР, до 2031 года среднегодовые темпы роста рынка составят 19,4%. В результате к этому сроку он почти утроится и достигнет 1,15 трлн рублей.

Как и прежде, основной объём ИБ-рынка формируют средства сетевой безопасности. При этом сегменты инфраструктурной и прикладной безопасности, защиты данных, а также управления доступом растут быстрее. Кроме того, спрос всё заметнее смещается в сторону сервисов ИБ по моделям MSSP, MDR и SOC-as-a-Service.

Как прокомментировал заместитель директора группы компаний BI.ZONE Константин Левин, темпы роста замедляются, но остаются двузначными. Среди драйверов рынка он назвал не только импортозамещение, но и рост угроз, регуляторное давление и спрос бизнеса на киберустойчивость. К перегретым сегментам Левин отнёс NGFW и EDR, где уже работает большое количество компаний и где, по его оценке, неизбежна консолидация.

Среди недооценённых направлений он выделил безопасность сервисов с искусственным интеллектом и машинным обучением, управление поверхностью атак, а также инструменты управления привилегированными и машиночитаемыми учётными данными.

«Заказчики переходят от быстрой замены отдельных решений к осознанному выбору архитектуры, поставщиков и сервисных моделей», — прокомментировали в ГК «Солар». Основным драйвером рынка там назвали спрос на реальную киберустойчивость.

Заместитель генерального директора Positive Technologies Максим Филиппов подчеркнул, что компании стали жёстче оценивать проекты с точки зрения практического результата и возврата инвестиций. Также заметной стала тенденция смещения фокуса с импортозамещения как самоцели на прикладную эффективность решений. В ближайшие годы, по его оценке, темпы роста будут умеренными, а рынок будут определять консолидация, спрос на интегральные платформы и решения.

Вице-президент по развитию бизнеса «Лаборатории Касперского» в России и странах СНГ Анна Кулашова отмечает, что российский рынок растёт на уровне мирового — на 10–12% в год. Его динамику определяют расширение поверхности атак, рост цифровизации и геополитическая напряжённость.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru