«Лаборатория Касперского» получила в США два патента

«Лаборатория Касперского» получила в США два патента

«Лаборатория Касперского» сообщает о получении в США двух патентов на передовые технологические решения, разработанные экспертами компании. Новые технологии повышают эффективность лечения зараженных систем и идентификации спам-ботнетов. Метод восстановления системы после заражения вредоносной программой описывается в патенте № 8181247. Данная технология анализирует деятельность различных объектов (например, действия установленных программ) на основе данных журнала регистрации событий и определяет связи между ними.

С помощью этих данных, после обнаружения вредоносной активности, технология позволяет отменить все изменения в системе. В частности, восстанавливаются незараженные версии файлов и корректные записи реестра, а созданные в результате вредоносной активности объекты удаляются. Чтобы не допустить повторного заражения, все созданные вредоносными объектами сетевые соединения разрываются, а запущенные ими процессы завершаются. Данная технология, задействованная в составе модуля System Watcher в продуктах компании, позволяет привести систему в то состояние, в котором она находилась до повреждения вредоносными программами, с полным сохранением работоспособности.

Второй патент № 8195750 описывает систему и способы выявления ботнетов, использующихся для массовой рассылки электронных сообщений. Данная технология организует сбор и анализ статистики почтовых серверов. На основании собранных данных создается модель распространения электронных писем в зависимости от их размера или даты отправления. Дальнейший анализ позволяет определить компьютеры, массово рассылающие идентичные письма и предположительно являющиеся частью ботнета. Одним из преимуществ технологии является скорость работы: cбор статистики занимает относительно мало времени, от нескольких часов до суток.

«Разработанная в компании система определения зараженных компьютеров, включенных злоумышленниками в состав ботнета, использует только косвенные данные. Из-за этого анализ информации, полученной от почтовых серверов, может занимать очень много времени, что заметно снижает эффективность такого поиска. Дело в том, что конкретная зараженная система может рассылать спам в течение короткого времени – несколько часов или дней – после чего она переводится злоумышленниками в режим ожидания, – комментирует Евгений Смирнов, руководитель группы развития антиспам-технологий «Лаборатории Касперского». – Запатентованная технология повышает качество работы нашей системы фильтрации спама, а также предоставляет необходимые данные для анализа и последующего закрытия ботнета, как например это произошло с известным ботнетом Kelihos».

Хакеры надели маски ChatGPT и DeepSeek для атак на российские сайты

Злоумышленники маскируют вредоносные запросы к веб-приложениям российских компаний под трафик популярных ИИ-ассистентов. По данным Solar WAF, в ход пошли имена DeepSeek, ChatGPT, Perplexity, Claude и Grok. Для маскировки атакующие подменяют HTTP-заголовок User-Agent, по которому сервер определяет обращающееся к нему приложение.

В запросах указывались значения DeepSeekBot, ChatGPT-User, Perplexity-User, Claude-User и GrokBot. Однако за громкими названиями скрывались сканирование уязвимостей и попытки атак.

Первые подобные обращения специалисты зафиксировали 12 августа 2026 года под видом DeepSeekBot. С 27 августа к маскараду присоединились остальные ассистенты. В июне и июле трафика с такими идентификаторами в анализируемой выборке Solar WAF не наблюдалось.

Главный расчёт злоумышленников строится на доверии. Владельцы сайтов всё чаще воспринимают ИИ-агентов как источник клиентов, лидов и полезного трафика, поэтому могут применять к ним менее строгие правила. Проблема в том, что User-Agent не является удостоверением личности: написать там ChatGPT-User способен кто угодно.

Согласно данным «Солара», в 53% выявленных случаев злоумышленники пытались проводить DNS Rebinding, способный заставить систему обращаться к внутренним ресурсам. Ещё 12% запросов были связаны с попытками утечки данных, 4% — с Path Traversal для доступа к файлам за пределами разрешённых каталогов. Остальные 31% включали другие техники, в том числе старые добрые SQL-инъекции.

Эксперты прогнозируют дальнейшее усложнение атак с применением ИИ, включая уникальные сценарии, которые могут не распознаваться сигнатурами.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru