Norman представляет аналитическую платформу Malware Analyzer G2

Norman представляет аналитическую платформу Malware Analyzer G2

...

Компания объявила о запуске нового продукта - комплексной системы анализа приложений на предмет признаков вредоносной активности. Разработка предназначена для корпоративных клиентов - предприятий, поставщиков массовых услуг, правительственных организаций - и призвана обеспечить проактивное обнаружение потенциальных вирусных угроз.


Антивирусные продукты Norman всегда активно использовали технологии виртуализации для поиска ранее не известных образцов вредоносного программного обеспечения. Традиция не нарушена и теперь: одним из ключевых элементов нового решения является "песочница" Norman Sandbox, которая позволяет запускать приложения в изолированной среде и получать подробные отчеты о тех действиях, которые они пытались выполнить по отношению к операционной системе и информационным активам, хранящимся на компьютере. Соответственно, специалисты предприятия или ведомства могут анализировать поведение новых приложений и определять степень их потенциальной опасности.

Возможности виртуализации подкреплены модулем поведенческого анализа IntelliVM, который изучает активность приложений в безопасной среде и пытается обнаружить признаки, характерные для вредоносных программ. Это новая разработка, которая, по замыслу создателей, должна облегчить аналитикам процесс выявления образцов новых инфекций. Сочетание технологий эмуляции и виртуализации, по мнению специалистов Norman, обеспечит высокий уровень эффективности аналитического решения и позволит успешно защитить информацию от посягательств на ее основные свойства. Модуль работает в связке с низкоуровневым драйвером KernelScout, который ведет наблюдение из ядра операционной системы и гарантирует, что никакая инфекция не скроется от аналитика.

Имеется в продукте и ряд других элементов, которые обеспечивают гибкость его развертывания, масштабирования и последующего интегрирования в информационно-аналитическую систему организации, предоставляют интуитивно понятный и удобный управляющий интерфейс, вооружают аналитиков средствами реверс-инжиниринга и отладки подозрительных объектов (за последнее отвечает особый модуль Norman Malware Debugger PRO). Сообщается, что новое решение будет поставляться как в виде аппаратного устройства, так и в качестве программного комплекса.

PR Newswire

Письмо автору

13 слов против ИИ: Reddit и Wikipedia стали оружием против нейросетей

Исследователи из Cornell Tech обнаружили неприятную проблему у современных ИИ-агентов для глубокого поиска и анализа информации. Оказалось, что для обмана таких систем иногда достаточно добавить всего несколько слов в популярную тему на Reddit или внести небольшую правку в статью Wikipedia.

Речь идет о так называемых агентах углублённого исследования — системах вроде ChatGPT Deep Research, Google Gemini и других инструментов, которые самостоятельно ищут информацию в интернете, анализируют десятки источников и формируют подробные отчеты со ссылками.

Проблема в том, что такие ИИ активно используют пользовательский контент. По данным исследования, от 17% до 23% всех источников, на которые опираются подобные системы, приходится на Reddit, Wikipedia, форумы, Quora и другие площадки с открытым редактированием. Причем Reddit оказался главным поставщиком такой информации.

Этим и решили воспользоваться злоумышленники. Исследователи описали атаку под названием WARP (Web Agent Retrieval Poisoning). Схема проста: сначала мошенник находит популярную тему, которая часто попадает в результаты поиска ИИ. Затем он добавляет туда рекламную или ложную информацию, замаскированную под обычный пользовательский комментарий.

 

После индексации поисковиками этот фрагмент начинает попадать в выборку ИИ-агентов и воспринимается ими как достоверный источник.

Самое неприятное, что для атаки не нужно взламывать нейросеть, серверы разработчика или базы данных. Достаточно отредактировать общедоступную страницу.

В ходе экспериментов даже короткая вставка примерно из 13 слов приводила к тому, что фейковые рекомендации появлялись в ответах ИИ в 38–51% случаев. А если вредоносный текст добавлялся в несколько источников одновременно, эффективность атаки становилась еще выше.

Исследователи приводят показательные примеры. Так, вымышленная криптовалюта BananaCoin неожиданно начала фигурировать в инвестиционных рекомендациях наряду с Bitcoin и Ethereum. Несуществующее приложение знакомств SilverPath оказалось лучшим сервисом для разведенных мужчин старше 50 лет. А фейковый сервис CancelEase ИИ советовал для отмены подписки Xfinity.

Эксперты предупреждают: проблема носит системный характер. Пока ИИ доверяет информации из открытого интернета и использует её как доказательство в своих ответах, злоумышленники могут манипулировать результатами практически без технических навыков.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru