DARPA запускает проект по выявлению инсайдеров

DARPA запускает проект по выявлению инсайдеров

Агентство перспективных оборонных исследований Министерства обороны США начинает работу над проектом под названием CINDER, целью которого является создание новых методов обнаружения деятельности инсайдеров – людей, имеющих легальный доступ к секретной информации в военных компьютерных сетях, и использующих его в незаконных целях.

Поскольку сами по себе действия инсайдера практически не отличаются от действий лояльного сотрудника, выявление их сопряжено со значительными трудностями. Проект CINDER рассчитан на обнаружение специфических для инсайдерской деятельности признаков сетевой активности и создание соответствующих средств автоматического мониторинга сетей.

Несколько недель назад известный сайт Wikileaks опубликовал свыше 70 тыс. документов, касающихся военных операций США в Афганистане. Как утверждается, документы сайту передал армейский аналитик Брэдли Мэннинг, имевший доступ к сети передачи секретной информации SIPRNet министерства обороны США.

Аналитики отмечают, что для коммерческих компаний инсайдеры представляют даже большую угрозу, чем посторонние хакеры, но справиться с ними пока не удается.

Источник

ИИ находит ошибки быстрее, чем их могут исправлять

Многие команды разработчиков опенсорс-проектов столкнулись с потоком сообщений об ошибках и уязвимостях, которые выявляют ИИ-модели. Для многих проектов, особенно небольших, это стало серьёзной проблемой: устранять такие находки по мере их поступления они попросту не успевают. В результате ситуация начинает нести заметные риски для безопасности.

О проблеме сообщило агентство Bloomberg. Издание приводит слова Дэниела Стенберга из проекта cURL: только за 2025 год команда получила 181 сообщение об ошибках и уязвимостях — больше, чем за 2023 и 2024 годы вместе взятые.

По словам специалиста, рост числа багрепортов напрямую связан с распространением ИИ-моделей. Как отметил Стенберг, ситуация продолжает ухудшаться. С начала 2026 года команда проекта уже получила 87 сообщений об ошибках, а по итогам года их число может приблизиться к 330.

Рост активности связывают с появлением новой ИИ-модели Mythos от Anthropic. Она позволяет находить проблемный код быстрее, чем предыдущие поколения таких систем, не говоря уже о людях, которые проводят аудит вручную или с помощью традиционных инструментов.

Многие другие проекты, столкнувшись с валом отчётов об ошибках, сгенерированных с помощью ИИ, вообще прекратили их приём. Разработчики сравнивают этот поток с DDoS-атакой, называя его «пугающим» и крайне сложным для обработки.

Понимая возможные риски, связанные с тем, что новая модель сможет находить уязвимости быстрее, чем разработчики будут успевать их устранять, Anthropic не стала выпускать Mythos в открытый доступ. Вместо этого компания ограничила доступ к ней, предоставив его только ключевым организациям, включая CrowdStrike и Linux Foundation.

Как подчёркивает Bloomberg, вся индустрия во многом зависит от результатов работы проектов с открытым исходным кодом, которыми нередко занимаются небольшие команды с ограниченными ресурсами. Ситуацию дополнительно осложняет наличие большого объёма устаревшего кода, который может быть использован во вредоносных целях.

Показательный пример — история с WannaCry: авторы этого шифровальщика использовали устаревший драйвер Windows для распространения зловреда. При этом удалить такой компонент не всегда возможно без риска нарушить работу критически важных функций системы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru