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.

Яндекс с нуля обучил полностью суверенную языковую модель

Яндекс представил Alice AI Foundation LLM — базовую версию новой языковой модели, полностью обученной с нуля. Компания самостоятельно собрала корпус, выбрала архитектуру и гиперпараметры, не используя готовые зарубежные модели.

Как сообщают «Ведомости», Alice AI Foundation содержит 80 млрд параметров и обучена на 18 трлн токенов. Благодаря архитектуре Mixture of Experts при обработке каждого токена активируются только 3 млрд параметров — весь 80-миллиардный коллектив одновременно будить не приходится. Контекстное окно достигает 262 144 токенов.

По внутренним тестам Яндекса, модель делит лидерство с Qwen3.5-35B-A3B-Base на задачах AIME 2026 и превосходит Nemotron-3-Super-120B-A12B-Base в ряде тестов на программирование, используя в четыре раза меньше активных параметров. В русскоязычных фактологических заданиях она также обошла более крупную DeepSeek-V4-Flash-Base с 284 млрд параметров. Впрочем, результаты получены на инфраструктуре самой компании и ещё нуждаются в независимой проверке.

Для оценки знаний, актуальных русскоязычной аудитории, Яндекс разработал бенчмарки WikiWebFacts и HardMultiQA. Первый проверяет знание дат, событий, определений и персоналий, второй — умение работать со сложными вопросами из медицины, права, ИТ и искусства. Наборы заданий, эталонные ответы и протоколы оценки опубликованы вместе с моделью.

Инженеры также переработали оптимизатор, совместив обмен данными между видеокартами с вычислениями и примерно вдвое ускорив шаги оптимизации. Каскад классификаторов сократил затраты на отбор обучающих документов в десятки раз, сохранив около 95% полезных материалов.

Веса, технические материалы и бенчмарки уже доступны на Hugging Face под Apache 2.0. Но это претрейн, а не готовый чат-бот: перед внедрением модель придётся дообучить и настроить. В будущем она станет полигоном для единой рассуждающей модели и ИИ-агентов «Алисы».

Яндекс называет разработку полностью суверенной, однако официальный порядок присвоения такого статуса в России заработает только в марте 2027 года.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru