«Лаборатория Касперского» сообщает о патентовании в США передовой технологии борьбы с неизвестными угрозами

«Лаборатория Касперского» сообщает о патентовании в США передовой технологии борьбы с неизвестными угрозами

«Лаборатория Касперского», ведущий производитель систем защиты от вредоносного и нежелательного ПО, хакерских атак и спама, сообщает об успешном патентовании в США передовой технологии в области информационной безопасности. Технология позволяет детектировать и удалять все, в том числе ранее неизвестные вредоносные программы, установленные на компьютер пользователя в результате одного и того же вирусного инцидента.

Современные вредоносные программы широко используют метод проникновения на компьютеры пользователей с помощью троянских технологий. Загрузившись и установившись в систему, такой троянец скачивает из интернета множество других вредоносных программ. Таким образом на компьютере пользователя могут оказаться десятки различных вредоносных кодов и их компонентов.

Часть из них могут оказаться новыми вредоносными программами с ещё не занесёнными в антивирусные базы сигнатурами, либо неизвестными технологиями обхода детектирования. Поэтому такое вредоносное ПО не обнаруживается антивирусными средствами сразу же после заражения компьютера и может оставаться в системе ещё некоторое время, проявляя свой деструктивный функционал.

Такая неполнота антивирусной защиты делает особо актуальной задачу детектирования и удаления всех вредоносных программ и их компонентов, загруженных и установленных на компьютер пользователя в результате вирусного инцидента. Решить её можно используя новейшую технологию «Лаборатории Касперского», разработанную Михаилом Павлющиком.

Патент на данную технологию зарегистрирован под номером 7 472 420 Патентным бюро США 30 декабря 2008 года. Описанные в патенте метод и его реализация позволяют при обнаружении только одного вредоносного компонента детектировать и удалять все вредоносные программы, появившиеся в вычислительной системе в рамках одного и того же вирусного инцидента, а также устанавливать источник инцидента и время его возникновения.

Новая технология основана на протоколировании системных событий, указывающих на возможность вирусного заражения (таких как изменение исполняемых файлов и/или запись в системном регистре), и последующем определении рамок вирусного инцидента по сделанным записям. Согласно запатентованной технологии, при обнаружении вредоносного процесса или файла запускается анализатор предшествующих событий, что позволяет определять источник и время заражения. Затем система анализирует все дочерние события, порождённые найденным источником, что дает возможность детектировать все участвовавшие в инциденте вредоносные программы, в том числе ранее неизвестные.

Кроме детектирования, новая технология обеспечивает удаление зловредных кодов или постановку их на карантин, прерывание вредоносных процессов, восстановление доверенных копий системных файлов из резервного хранилища. Информация о вредоносных программах, обнаруженных с помощью новейшего запатентованного метода, может быть мгновенно отправлена антивирусным вендорам в целях ускорения их ответа на новые угрозы.

Определение источника и условий заражения полезно для предотвращения подобных вирусных инцидентов в будущем, например, для выявления и блокирования инфицированных сайтов, обнаружения и закрытия уязвимостей программного обеспечения и т.д. Кроме того, восстановление полной картины вирусного инцидента, её документирование могут стать основой для успешного криминалистического анализа и доказательства вины киберпреступника.

В настоящее время патентные организации США и России рассматривают более трех десятков патентных заявок «Лаборатории Касперского», описывающих уникальные инновационные технологии в области информационной безопасности.

Технологии «Лаборатории Касперского» используются ведущими IT-компаниями мира, в том числе Microsoft, Bluecoat, Juniper Networks, Clearswift, Borderware, Checkpoint, Sonicwall, Websense, LanDesk, Alt-N, ZyXEL, ASUS и D-Link.

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru