Google купила производителя средств анализа кода

Google купила производителя средств анализа кода

...

Приобретенная компания называется Zynamics и поставляет разнообразные решения для исследования кода программного обеспечения (проще говоря, реверс-инжиниринга). Зачем эти технологии нужны Google, пока что доподлинно не известно.



Объект сделки был основан в 2004 году. С тех пор Zynamics спроектировала, построила и вывела на рынок несколько различных продуктов, каждый из которых имеет свое специфическое назначение. В частности, сообщается, что разработки компании позволяют искать уязвимости и формировать данные для их срабатывания, изучать обновления безопасности, выявлять в коде фрагменты свободно распространяемого и открытого ПО. Портфель предложений Zynamics состоит из четырех аналитических инструментов: BinDiff, VxClass, BinNavi и BinCrowd.


BinDiff - это средство сравнения двоичных файлов; согласно описанию, предложенному производителем, его задача - содействовать специалистам по выявлению уязвимостей в поиске и исследовании сходств и различий в дезассемблированном материале. VxClass, в свою очередь, предназначен для структурного сопоставления исполняемых объектов в обход тех или иных модификаций кода - таких, например, как изменение порядка следования команд или обфускация строк. Продукт BinNavi компания-разработчик позиционирует как "инструмент деконструирования двоичного кода", который должен ассистировать аналитику в процессе поиска уязвимостей; что же касается решения под названием BinCrowd, то с его помощью можно создавать некое единое хранилище (репозиторий) дезассемблированных данных и открывать совместный доступ к нему.


Официальный представитель Google воздержался от подробных разъяснений относительно дальнейших планов поискового гиганта по использованию технологий купленной компании. Он лишь сообщил, что "мы очень рады приветствовать команду Zynamics в наших рядах, и надеемся, что их инструменты и навыки борьбы с вредоносным программным обеспечением помогут нам повысить защищенность пользователей продуктов Google".


eWeek

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru