Вышла версия 4.2 Eset NOD32 for Microsoft Exchange Server

Вышла версия 4.2 Eset NOD32 for Microsoft Exchange Server

В новую версию Eset NOD32 for Microsoft Exchange Server был внесен ряд изменений, которые делают работу с почтовыми серверами еще более безопасной и удобной, говорится в сообщении Eset. Кроме того, в решении была оптимизирована защита от нежелательной почты, а также увеличена производительность самого продукта.



Благодаря встроенному антиспаму письма теперь фильтруются прямо на сервере, а не только на клиентских ПК, что позволяет уменьшить нагрузку на локальную сеть и системные ресурсы рабочих станций. В программе появилась новая функция Greylisting (серые списки), благодаря которой оптимизирована фильтрация спам-сообщений. Кроме того, расширилось число критериев отбора нежелательных писем. Для вредоносных или спам-сообщений предусмотрена специальная папка, в которой можно настроить правила обработки по адресу отправителя, размеру вложения, телу письма и другим параметрам. Также существует возможность настройки правил карантина для писем – папка, где помещаются подозрительные письма, подходящие под критерии, заданные администратором.

Для повышения производительности в решение Eset NOD32 for Microsoft Exchange Server была добавлена возможность запуска сразу нескольких ядер антивируса (от 1 до 20), что позволяет быстрее проверять потоки данных. При этом можно одновременно сканировать сразу несколько подключений с меньшей нагрузкой на систему. Также стало возможным настраивать количество соединений, которые будут одновременно проверяться на наличие вирусов.

В новой версии оптимизированы методы сканирования базы данных электронной почты. При этом решение автоматически ведет мониторинг всех процессов и предоставляет администратору подробный отчет о работе почтового сервера.

Решение Eset NOD32 for Microsoft Exchange поддерживает работу Microsoft Exchange Server 2010, а также совместимо с версиями Microsoft Exchange Server 5.5, 2000, 2003 и 2007.

«В новой версии решения Eset NOD32 for Microsoft Exchange 4.2, прежде всего, усилена защита от спама и писем, содержащих вредоносное ПО, – прокомментировал выпуск новой версии решения Павел Потасуев, директор по информационным технологиям Eset. – Принимая во внимание то, что далеко не все наши клиенты используют в своей ИТ-инфраструктуре современное оборудование и ПО, мы также позаботились об уменьшении нагрузки на систему. При этом решение Eset поддерживает самые последние версии Microsoft Exchange Server, в том числе версию 2010».

В целом Eset NOD32 for Microsoft Exchange Server является комплексным решением для защиты почтовых серверов от вирусов, шпионского и троянского ПО, руткитов, спама и других видов угроз. В основе решения лежит собственная технология Eset ThreatSense, позволяющая детектировать неизвестное вредоносное ПО, еще не внесенное в сигнатурную базу антивируса. Решение также поддерживает технологию HIPS (Host Intrusion Prevention System), которая защищает от попыток внешнего воздействия на систему.

Источник

Positive Technologies научила ИИ замечать подозрительные сценарии в коде

Positive Technologies сообщила о разработке нейросети MOLOT, предназначенной для поиска вредоносного кода в проектах на Python, JavaScript и TypeScript. Технология уже используется в составе анализатора исходного кода PT Application Inspector версии 6.0.

В отличие от традиционных инструментов статического анализа, которые ищут опасные конструкции по заранее заданным правилам, новая модель анализирует последовательность действий, выполняемых программой.

Нейросеть оценивает не отдельные фрагменты кода, а их совокупность и пытается определить, формируют ли они подозрительный сценарий.

Проблема, которую пытаются решить разработчики, связана с так называемым намеренно внедрённым вредоносным кодом. В отличие от обычных уязвимостей, такой код не содержит ошибок, которые можно эксплуатировать извне. Он работает как легитимная часть приложения и использует те же права доступа, что и остальная программа.

 

По словам специалистов, именно поэтому многие подобные закладки остаются незамеченными при стандартных проверках безопасности.

Отдельные действия вредоносного кода сами по себе обычно не вызывают подозрений. Чтение файла, обращение к сети, шифрование данных или запуск процесса встречаются в тысячах обычных приложений. Однако если программа, например, считывает логины и пароли, кодирует их и затем отправляет на внешний сервер, такая последовательность уже может указывать на вредоносную активность.

 

Для анализа MOLOT строит цепочку действий программы — обращений к файлам, сетевых запросов, запуска процессов, использования криптографических функций и других операций. Затем эта последовательность передаётся в нейросеть, которая обучена отличать типичные сценарии работы приложений от поведения, характерного для вредоносного кода.

В компании утверждают, что тестирование проводилось на вредоносных пакетах из репозиториев PyPI и npm. По словам разработчиков, в ряде тестов модель показала более высокую точность по сравнению с существующими аналогами с открытым исходным кодом.

Одной из особенностей системы стала возможность объяснять свои выводы. Помимо самого вердикта нейросеть показывает строки кода, которые повлияли на решение. Это позволяет специалисту быстро перейти к подозрительному фрагменту и самостоятельно проверить результаты анализа.

Интерес к подобным инструментам растёт на фоне увеличения числа атак через цепочки поставок ПО, вредоносные пакеты в публичных репозиториях и распространения ИИ-инструментов для генерации программного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru