Вышла новая версия UserGate Web Filter 3.1

Вышла новая версия UserGate Web Filter 3.1

Вышла новая версия UserGate Web Filter 3.1

Компания Entensys представила версию 3.1 продукта UserGate Web Filter. В обновленном решении был значительно расширен функционал и добавлены новые возможности по контент-фильтрации. Вышедший в феврале текущего года UserGate Web Filter стал преемником GateWall DNS Filter, объединив в себе несколько механизмов контент-фильтрации: морфологический анализ, фильтрацию по DNS-запросам, безопасный поиск, черные и белые списки и блокировку контекстной рекламы. Продукт поддерживает кластеризацию, что позволяет создавать масштабные мультицентричные системы интернет-фильтрации на его основе.



Одним из главных изменений в новой версии UserGate Web Filter является появление расширенного модуля веб-статистики, предоставляющего разнообразные варианты отчетов по использованию Интернета.

Значительное внимание разработчиков было уделено механизмам фильтрации. Во-первых, UserGate Web Filter теперь блокирует ресурсы в соответствии с черным списком Роскомнадзора (zapret.info.gov.ru). Во-вторых, в функционал решения добавлена возможность создания централизованно управляемых морфологических словарей на русском и других языках (в том числе на японском и арабском) и списков сайтов, а также подписки на них. В-третьих, в продукте появилась новая морфологическая категория - <<Азартные игры>>. Кроме того, добавлена возможность обрабатывать трафик в зависимости от типа контента.

Изменения коснулись работы с пользователями. UserGate Web Filter 3.1 поддерживает HTTP-авторизацию для учетных записей. Обновлена схема создания пользователей: упразднено понятие <<WAN-пользователь>>, добавлена возможность указания ICAP-клиентов.

Необходимо отметить появление в программно-аппаратном комплексе UserGate Web Filter Appliance полноценного механизма фильтрации HTTPS-трафика на основе технологии man-in the-middle (MITM). В работе с данным протоколом применяются те же самые категории и словари, что и в случае с HTTP-фильтрацией. При соблюдении рекомендаций разработчика по настройке обработка HTTPS-трафика проходит незаметно для пользователя. Более подробная информация представлена в руководстве.

С версии 3.1 UserGate Web Filter поддерживает операционные системы CentOS и Debian 7 (wheezy).

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ИИ пишет коды, как талантливый джуниор, и это подрывает безопасность софта

Как выяснили израильские специалисты, сгенерированные ИИ коды по плотности уязвимостей сравнимы с рукописными творениями, однако содержат структурные изъяны, способные повысить риски для введенных в эксплуатацию систем.

В рамках исследования в OX Security изучили содержимое более 300 репозиториев софта, в том числе 50 проектов, созданных с помощью GitHub Copilot, Cursor или Claude.

Многие сгенерированные ИИ коды выглядели чистыми и функциональными: казалось, умный помощник повел себя как одаренный начинающий программист, к тому же обладающий феноменальным быстродействием.

К сожалению, его участие свело на нет аудит кода, отладку и командный надзор, с которыми современные безопасники и так плохо справляются из-за возросшей нагрузки. Такие корпоративные службы, по данным экспертов, в среднем одновременно обрабатывают по полмиллиона алертов, оценивая степень важности и принимая дополнительные меры защиты.

Применение ИИ ускорило темпы создания софта, однако такие разработчики зачастую развертывают свои программы, не имея представления о защите хранимых данных и доступа, в том числе через интернет. Справедливости ради стоит отметить, что в подобную ловушку может попасть и профессиональный кодер.

«Функциональные приложения теперь можно выкатывать быстрее, но их не успевают тщательно проверять, — комментирует Эяль Пац (Eyal Paz), вице-президент OX Security по исследовательской работе. — Уязвимые системы вводятся в эксплуатацию с беспрецедентной скоростью, однако надлежащий аудит кода невозможно масштабировать до такой степени, чтобы он соответствовал новым темпам».

Суммарно эксперты выявили десять потенциально опасных недостатков, которые часто встречаются в творениях ИИ-помощников программиста:

  • множественные, излишние комментарии в коде, затрудняющие проверку (в 90-100% случаев);
  • фиксация на общепринятых правилах программирования, препятствующая созданию более эффективных и новаторских решений (80–90%);
  • создание одноразовых кодов, без возможности перепрофилирования под иные задачи (80–90%);
  • исключение рефакторинга (80–90%);
  • повторяющиеся баги, которые потом приходится многократно фиксить, из-за невозможности многократного использования кода (70-80%);
  • отсутствие осведомленности о специфике среды развертывания, приводящее к отказу кода, исправно функционирующего на стадии разработки (60-70%);
  • возврат к монолитным, сильно связанным архитектурам вместо уже привычных, удобных в сопровождении микросервисов (40-50%);
  • фейковое покрытие тестами всех интересующих значений — вместо оценки реальной логики ИИ выдает бессмысленные метрики, создающие ложное чувство уверенности в результатах (40-50%);
  • создание кодов с нуля вместо добавления обкатанных библиотек и SDK, что повышает риски привнесения ошибок (40-50%);
  • добавление логики для порожденных галлюцинациями сценариев, повышающее расход ресурсов и снижающее производительность (20-30%).

Поскольку традиционные методы обеспечения безопасности кодов не работают при использовании ИИ, авторы исследования (доступ к полнотекстовому отчету требует регистрации) рекомендуют в таких случаях принять следующие меры:

  • отказаться от аудита кодов и вместо этого привнести аспект безопасности в процесс разработки (подход Secure by Design);
  • перераспределить роли и зоны ответственности — ИИ работает над реализацией, профессионалы концентрируют внимание на архитектуре, контролируют соблюдение требований безопасности, принимают решения по вопросам, требующим опыта и знания контекста;
  • заставить ИИ блюсти интересы безопасности — вставлять соответствующие инструкции в промпты, вводить архитектурные ограничения, интегрировать автоматически выполняемые правила в рабочие процессы, чтобы не пришлось устранять огрехи пост фактум;
  • применять ИИ-средства обеспечения безопасности, сравнимые по быстродействию с такими же помощниками по разработке.

По прогнозу «Монк Дидижтал Лаб», расширение использования генеративного ИИ в российских разработках к концу текущего года приведет к увеличению количества сбоев ИТ-инфраструктуры на 15-20% по сравнению с уровнем 2023-го.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru