SearchInform существенно обновила флагманский продукт

SearchInform существенно обновила флагманский продукт

В платформе SearchInform Endpoint Sniffer, предназначенной для перехвата трафика через агенты на рабочих станциях и лэптопах сотрудников, была улучшена пользовательская составляющая. Теперь  офицер безопасности может инсталлировать или деинсталлировать все протоколы (Mail Sniffer, IM Sniffer, HTTP Sniffer и т.д.) в один клик.

Для облегчения работы была улучшена функция исключений по компьютерам, на которые нельзя устанавливать агенты. Также появилась возможность перевода агентов в offline-режим. В случае необходимости, информация с агентов может накапливаться непосредственно на машинах пользователей, а пересылаться для анализа в заранее заданное время (например, ночью). Тем самым стало возможным существенно снизить нагрузку на сеть предприятия в рабочие часы. Как показала практика, подобный подход активно применяется в организациях с малой пропускной способностью канала.

Диапазон контролируемых каналов в Endpoint Sniffer пополнился Facebook Messenger – популярным клиентом, позволяющим общаться в Facebook без помощи браузера. Расширился функционал и DeviceSniffer:  была реализована возможность полного управления доступом к сканнерам, поддержка технологии Windows Portable Device, а также управление доступом записи файлов на устройства по их расширению. Другими словами, на внешние носители теперь можно ограничивать запись отдельных видов файлов, например документов Word. Поддержка WPD, в свою очередь, необходима, так как многие сотрудники всё чаще вместо USB-накопителей используют плееры, фотоаппараты, электронные книги и т.д.

Изменения коснулись и платформы Network Sniffer, предназначенной для перехвата данных на уровне зеркалируемого трафика. В ней появилась интеграция с Microsoft Lync 2013. Оптимизация алгоритмов обработки данных в протоколах ICQ, XMPP, SIP, MMP, MSN позволила увеличить быстродействие на 60%.

Одним из важнейших обновлений DataCenter, модуля, отвечающего за управление всеми компонентами «Контура информационной безопасности», стала новая функция разграничения прав доступа для сотрудников службы безопасности. Она позволяет пользователю контролировать потоки информации по определённому объекту отдельно от других. То есть один офицер безопасности, к примеру, может контролировать финансовый отдел, другой – рекламный, третий – и рекламный, и финансовый. 

Файлы README научились обманывать ИИ-агентов и утягивать данные

Исследователи обратили внимание на риски, связанные с ИИ-агентами: оказалось, что даже обычный README-файл в репозитории может стать точкой атаки. Если спрятать в нём вредоносную инструкцию, агент, который помогает разработчику развернуть проект, установить зависимости и запустить команды, может послушно выполнить лишнее действие — например, отправить данные на внешний сервер.

Речь в исследовании (PDF) идёт о так называемой семантической инъекции. Суть в том, что в документацию добавляют шаг, который выглядит как нормальная часть установки: синхронизация файлов, загрузка конфигурации, отправка логов или ещё что-то в таком духе.

Для человека это может выглядеть вполне буднично, а вот ИИ-агент нередко воспринимает такой текст как прямую инструкцию. В результате вместе с «настройкой проекта» он может утянуть наружу локальные файлы, конфиги или другие данные.

Для проверки этой идеи исследователи собрали набор ReadSecBench — 500 файлов README из опенсорс-репозиториев на Java, Python, C, C++ и JavaScript, в которые добавили вредоносные вставки.

После этого они смотрели, как разные ИИ-агенты будут следовать такой документации при настройке проекта. В ряде сценариев скрытые инструкции срабатывали в 85% случаев.

 

Особенно показательно, что многое зависело от формулировки. Если вредоносная команда была написана в лоб, как обычное указание, атака проходила примерно в 84% тестов. А если спрятанная инструкция находилась не прямо в основном README, а, например, через пару переходов по ссылкам внутри документации, успешность вообще доходила примерно до 91%.

Ещё один неприятный момент: люди тоже далеко не всегда замечают подвох. В рамках эксперимента 15 участников вручную просматривали файлы README и пытались отметить что-то подозрительное. Никто из них не смог точно выявить вредоносные инструкции. Более чем в половине случаев рецензенты вообще не оставили замечаний о странном содержимом, а ещё 40% комментариев сводились к стилистике и формулировкам, а не к реальной угрозе.

Автоматические системы защиты тоже показали неидеальный результат. Сканеры часто ругались на обычные README-файлы, потому что документация и так полна команд, путей и кусков кода. Модели-классификаторы давали меньше ложных срабатываний, но всё равно пропускали часть вредоносных инструкций, особенно если те были вынесены в связанные файлы, а не лежали прямо в основном README.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru