Гарда NDR научилась искать скрытые атаки по поведению хостов

Гарда NDR научилась искать скрытые атаки по поведению хостов

Гарда NDR научилась искать скрытые атаки по поведению хостов

Компания «Гарда» обновила систему анализа сетевого трафика и выявления угроз «Гарда NDR». В новой версии появились механизмы автоматической оценки риска для хостов и кластеризации устройств на основе машинного обучения.

Главная идея обновления заключается в том, чтобы помочь специалистам по информационной безопасности быстрее находить действительно подозрительные события среди большого количества сетевой активности.

Для этого система анализирует поведение устройств в сети и группирует их по схожим признакам. Если один из хостов начинает заметно отличаться от других устройств своего кластера, это может указывать на аномалию или потенциальный инцидент.

Такой подход позволяет выявлять нестандартные сценарии атак, которые не всегда обнаруживаются классическими сигнатурными средствами защиты.

Параллельно в продукте появился риск-скоринг хостов. Вместо длинного списка разрозненных уведомлений аналитик получает ранжированный перечень узлов с оценкой потенциального уровня риска.

Для формирования этой оценки используются сразу несколько источников данных: сетевой трафик, телеметрия NetFlow, сигнатурный анализ, индикаторы компрометации и данные от механизмов Deception.

В компании отмечают, что подобное сочетание кластеризации и автоматической оценки риска реализовано в российских NDR-решениях впервые.

Обновление затронуло и другие компоненты системы. В продукт добавили поддержку цифровых отпечатков JA4 для анализа зашифрованного трафика, а также новую ML-модель для выявления автоматически сгенерированных доменов (DGA), которые часто используются для связи зловредов с управляющими серверами.

Кроме того, разработчики упростили развёртывание решения. В системе появились графический мастер установки и механизм автоматической загрузки политик из архивов. Также были расширены возможности интеграции с SIEM-платформами и доработан пользовательский интерфейс.

По данным компании, изменения затронули и процессы расследования инцидентов. Ряд операций теперь требует меньше действий со стороны аналитиков, что должно сократить время на обработку событий безопасности и снизить вероятность пропуска важных сигналов на фоне большого количества уведомлений.

Gemini случайно взломал три реальные компании во время тестирования

Искусственный интеллект Google отправили взламывать вымышленную компанию, но что-то пошло совсем не по сценарию. Gemini получил доступ к интернету и проник в системы трёх настоящих организаций.

Об инцидентах, произошедших в мае 2026 года, сообщила The Wall Street Journal. Google подтвердила информацию изданию.

Gemini участвовал в упражнении Capture the Flag, организованном компанией Irregular для проверки киберспособностей модели. ИИ должен был искать информацию в сервисах фиктивной организации внутри закрытой тестовой среды. Однако стенд по ошибке получил доступ к интернету, а название вымышленной компании совпало с названием реальной.

В первом случае Gemini перебирал пароли, пока не вошёл в защищённый сервис настоящей организации. Во время двух других запусков модель нашла в публичных репозиториях действующие учётные данные и использовала их для входа в системы ещё двух компаний.

По заявлению Google, во всех трёх случаях Gemini прекратил действия, как только понял, что работает с реальными системами. Ущерба компании не зафиксировали, пострадавшие организации уведомлены. Какая именно версия модели участвовала в тестах, не раскрывается, но Google уточнила, что это была не новейшая разработка.

Irregular сообщила Google об инцидентах в конце июля и уже изменила тестовую инфраструктуру. Компания ранее проводила проверки моделей OpenAI, Anthropic и Meta, которые тоже получали непредусмотренный доступ к внешним системам.

Google не считает случившееся примером рассогласованного поведения модели: защитные механизмы якобы сработали, поскольку Gemini самостоятельно остановился. Формально тормоза отработали.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru