Stonesoft объявила об открытии 163 новых динамических техник обхода

Stonesoft объявила об открытии 163 новых динамических техник обхода

Корпорация Stonesoft, объявила о том, что еще 163 новых образца динамических техник обхода (Advanced Evasion Techniques или AET) были переданы в Национальный центр реагирования на компьютерные инциденты Финляндии CERT-FI, занимающемуся глобальной координацией работ по защите от уязвимостей. Новые образцы включают АЕТ, которые передаются посредством разных протоколов, таких как IPv4, IPv6, TCP и HTTP.

С момента открытия динамических техник обхода AET год назад, Stonesoft продолжает всесторонние исследования в этой области и в настоящее время в CERT-FI (Национальный центр реагирования на компьютерные инциденты Финляндии) переданы новые образцы из 163 техник обхода. Серия новых АЕТ состоит из 54 элементарных техник обхода и 109 комбинаций, которые могут дополнительно комбинироваться друг с другом или с техниками обхода предыдущих релизов, образуя новые AET. Новые техники обхода также эффективно работают через протокол IPv6, что приводит к увеличению рисков информационной безопасности и нарушений.

По результатам проведенных Stonesoft тестов, новейшие образцы AET позволяют успешно обойти почти системы предотвращения вторжений IPS, представленные в настоящее время на рынке. Поскольку количество AET и их возможных комбинаций постоянно растет, построение эффективной защиты от АЕТ требует глубокого понимания сетевого трафика. Однако большинство производителей средств сетевой защиты до сих пор не осознали, в чем же проблема.

"Производители средств сетевой защиты имели более года для того, чтобы обеспечить своих клиентов защитой от AET, но, к сожалению, мы не видим больших сдвигов в этой области. Очень немногие вендоры по-настоящему поняли масштаб проблемы, только некоторые попытались обеспечить хоть какую-то защиту от АЕТ. Большинство производителей, признавших проблему, не способны создать реально работающее решение: они заняты реализацией временных “негибких” патчей. Остальные просто игнорируют проблему и ничего не делают", - отмечает Ilkka Hiidenheimo, основатель и исполнительный директор корпорации Stonesoft.

В Stonesoft считают, что сетевую безопасность следует рассматривать как динамичный, постоянно развивающийся процесс. Системы сетевой защиты, которые для вычленения эксплойтов или других вредоносных воздействий до сих пор используют методы нормализации протоколов десятилетней давности, скорей всего пропустят современные техники обхода, в том числе и AET. Базовая функциональность разбора протокола не может быть статичной – скорее напротив, она должна развиваться одновременно с постоянно возникающими угрозами. Несмотря на то, что новые эксплойты, уязвимости и даже целые векторы атак обнаруживаются постоянно, они должны быстро пресекаться средствами защиты, а новые техники обхода требуют в одинаковой степени и динамического, и быстрого реагирования.

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали библиотеку, которая повышает точность и надёжность ответов нейросетей и помогает снизить количество «выдуманных» или заведомо недостоверных ответов — так называемых ИИ-галлюцинаций. Решение получило название RAGU (Retrieval-Augmented Graph Utility) и основано на использовании графов знаний, отражающих связи между различными элементами информации.

Такие графы помогают нейросетям лучше понимать контекст запросов и выявлять неочевидные зависимости. В рамках проекта они были интегрированы с большими языковыми моделями, что позволило повысить качество генерации ответов.

«Саму концепцию придумали не мы. Архитектура GraphRAG была предложена в статье Microsoft, опубликованной около года назад. Идея оказалась удачной, но мы увидели ряд недостатков — в частности, очень долгий процесс построения графа знаний и недетерминированный результат. Наш подход позволил ускорить работу и повысить её надёжность», — рассказал научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий Международного научно-образовательного математического центра НГУ Иван Бондаренко.

В отличие от оригинального подхода Microsoft, новосибирские исследователи применили многошаговый метод формирования графа знаний. Это позволило существенно ускорить процесс и снизить требования к вычислительным ресурсам. Если в исходной реализации использовалось порядка 32 млрд параметров, то в RAGU их число удалось сократить почти на два порядка — не только без потери качества, но и с его заметным улучшением.

Помимо специалистов НГУ, в проекте участвовали представители других российских вузов, включая МГУ, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Университет науки и технологий МИСИС, Дальневосточный федеральный университет и Университет ИТМО.

Проект RAGU стал победителем в номинации «Инновации в области искусственного интеллекта» конкурса «Код без границ». Всего в конкурсе приняли участие более 200 проектов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru