"Лаборатория Касперского" выпустила программное обеспечение для поиска злонамеренных ссылок в Twitter

"Лаборатория Касперского" выпустила программное обеспечение для поиска злонамеренных ссылок в Twitter

"Лаборатория Касперского" сегодня представила новое программное обеспечение Krab Krawler, анализирующее многочисленные сообщения в сети микроблоггинга Twitter и проверяет их на наличие вредоносных ссылок. При нахождении подобной ссылки, переход по которой может причинить вред компьютеру пользователя, программа блокирует переход и предупреждает пользователя.

По словам Костина Раиду, старшего вирусного аналитика "Лаборатории Касперского", Krab Krawler способен сканировать публичные твиты и ссылки в них. Раиду говорит, что особенность Twitter состоит в том, что здесь ссылки сокращаются и маскируются, поэтому на практике до перехода на заданный в реальной ссылке сайт пользователь и понятия не имеет куда его приведет ссылка. Этой изначально благой возможностью, сокращающей адреса, активно пользуются хакеры.

ЛК приводит данные, согласно которым, в Twitter ежесуточно появляется около 500 000 новых ссылок на внешние ресурсы, из них от 100 до 1000 - это злонамеренные ссылки. Всего по официальным данным Twitter, около 26% твитов содержат те или иные ссылки, правда многие из них - это банальный спам, чаще всего размещаемый ботами.

В Лаборатории отмечают, что Krab Krawler блокирует до 95% злонамеренных ссылок, а сам фильтр на серверах разработчика обновляется примерно каждые 2-12 часов в зависимости от интенсивности размещения ссылок.

Источник

Умным агентам строят цифровые клетки: в России рождается новый рынок ИБ

Крупные российские компании разрабатывают системы контроля автономных ИИ-агентов. Спрос на такие решения растёт вслед за способностями нейросетей: вчера они сочиняли письма, а сегодня уже запускают код, открывают файлы и самостоятельно ходят по корпоративным системам. Оставлять такого сотрудника без присмотра становится опасно.

Основой нового направления стала инфраструктура harness — программная обвязка вокруг языковой модели, сообщают «Известия».

Она подключает память, данные и внешние инструменты, определяет доступные агенту действия и решает, когда нужно остановиться и позвать человека.

Собственные harness-решения создают Яндекс, MWS AI, «Сбер» и другие компании. Они разрабатывают маршрутизацию запросов между моделями, контроль расхода вычислительных ресурсов, мониторинг операций и защитные барьеры.

В Т1 сообщили, что за год число запросов бизнеса на механизмы контроля ИИ-агентов выросло примерно втрое. Около 80% обращений связаны с доступом к корпоративным данным, предотвращением утечек и обязательным подтверждением критических решений человеком.

Наиболее активно такими системами интересуются банки, промышленность, государственные организации и ретейл. По оценке ГК «Солар», российский рынок продуктов для защиты ИИ уже в 2026 году может достичь 1-2 млрд рублей, а вместе с услугами — 4 млрд. К концу десятилетия другие эксперты допускают рост сегмента до 3-8 млрд рублей.

Отдельный риск заключается в том, что языковая модель не всегда способна отличить данные от инструкции. Вредоносная команда, спрятанная в письме или документе, может заставить агента выполнить опасное действие. Поэтому контроль должен работать за пределами самой LLM: проверять запросы, ответы и обращения к инструментам.

Представители ФСТЭК России считают, что угрозы передачи конфиденциальной информации в сторонние ИИ-сервисы уже покрываются действующими требованиями. Минцифры продолжает работу над регулированием отрасли.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru