Приличные домены чаще раздают вирусы

Приличные домены чаще раздают вирусы

...

Статистика антивирусной компании Avast свидетельствует о том, что в Сети гораздо больше зараженных "хороших" сайтов, чем зараженных порносайтов — в пропорции примерно 99 к 1. Как считают в Avast, это доказывает ложность утверждения, что заразу распространяют только сайты для взрослых.

"Мы вовсе не рекомендуем людям начинать искать в Интернете эротические материалы, но статистика не вызывает сомнений: на каждый зараженный домен "для взрослых", который мы идентифицируем, находится 99 других, с исключительно законным содержанием, которые также заражены", — говорит технический директор компании Ондрей Влчек (Ondrej Vlček).

К сожалению, нам не удалось найти отчёт с подробностями (хотя в Avast говорят, что опубликовали его несколько дней назад). Однако наверняка можно сказать следующее: такое соотношение между зараженными порно- и непорносайтами вовсе не означает, что у тех, кто интересуется в этой жизни чем-то, помимо "голых фоток", шансы подхватить виртуальный "сифилис" выше, чем у постояльцев порноресурсов. Для этого нужно сравнивать доли зараженных сайтов к незараженным, а по этому показателю сайты "для взрослых" наверняка вне конкуренции.

Тем не менее киберзлоумышленники действительно всё чаще находят бреши в защите обычных сайтов и внедряют в них свои коды. О некоторых из таких случаев "Вебпланета" рассказывала: вирусы в своё время раздавали сайты Гидрометцентра,Роскосмоса, Казначейства США и даже антивирусной компании ESET — и это лишь капля в море подобных инцидентов. При этом пользователям, чтобы заразиться, нередко достаточно просто зайти на зараженный сайт при помощи определённого ПО.

В качестве примера в Avast приводят одну из секций сайта британского подразделения мобильного оператора Vodafone (поинформации The Register, речь идёт о секции, посвящённой телефонам марки BlackBerry). Ещё пару дней назад она содержала вредоносный скрипт, эксплуатирующий свеженькую уязвимость в Windows, "заплатки" для которой компания Microsoft пока не выпустила.

Источник

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru