Доступна система обнаружения атак Suricata 3.0

Доступна система обнаружения атак Suricata 3.0

Доступна система обнаружения атак Suricata 3.0

После почти двух лет разработки организация OISF (Open Information Security Foundation) представила релиз системы обнаружения и предотвращения сетевых вторжений Suricata 3.0, примечательной поддержкой ускорения работы через задействование вычислений на стороне GPU (CUDA и OpenCL).

Suricata также поддерживает многопоточность для оптимального задействования мощностей многоядерных систем и имеет развитые средства инспектирования различных видов трафика. В конфигурациях Suricata допустимо задействование базы сигнатур, развиваемой проектом Snort, а также наборов правил Emerging Threats и Emerging Threats Pro. Исходные тексты проекта распространяются под лицензией GPLv2, сообщает opennet.ru.

Из новшеств, добавленных в Suricata 3.0, можно отметить:

  • Улучшены средства детектирования атак, в том числе поддержка xbits для выявления эксплоитов, передаваемых через несколько потоков, и возможность использования одного сервера для обработки правил выявления атак для нескольких клиентов (multi tenancy).
  • Представлены расширенные средства инспектирования протокола SMTP и добавлена возможность извлечения файлов из почтовых вложений;
  • Поддержка нового метода захвата трафика NETMAP, актуального для пользователей FreeBSD;
  • Поддержка отбрасывания трафика ICMP (ранее отбрасывание допускалось для TCP и UDP через отправку RST или ICMP error);
  • Поддержка сборки в виде исполняемого файла PIE (Position-Independent Executable) для полноценного использования ASLR;
  • Многочисленные улучшения средств для написания скриптов на языке Lua (добавлен доступ к Stream Payloads и TCP quad / Flow Tuple, поддержка обработки вывода на Lua, обработка TLS и SSL);
  • Поддержка декодирования пакетов MPLS over Ethernet, Modbus, DNS nxdomain, Cisco erspan;
  • Улучшены компоненты вывода информации, включая модернизацию средств для вывода событий в формате JSON (например, в JSON можно передавать "payload"), поддержку подсветки элементов в выводе и возможность сохранения результатов в БД Redis;
  • Значительно улучшены масштабируемость, производительность, точность и надёжность.

Особенности Suricata:

  • Использование для вывода результатов проверки унифицированного формата Unified2, также используемого проектом Snort, что позволяет использовать стандартные инструменты для анализа, такие как barnyard2. Возможность интеграции с продуктами BASE, Snorby, Sguil и SQueRT. Поддержка вывода в формате PCAP;
  • Поддержка автоматического определения протоколов (IP, TCP, UDP, ICMP, HTTP, TLS, FTP, SMB и т.п.), позволяющая оперировать в правилах только типом протокола, без привязки к номеру порта (например, блокировать HTTP трафик на нестандартном порту). Наличие декодировщиков для протоколов HTTP, SSL, TLS, SMB, SMB2, DCERPC, SMTP, FTP и SSH;
  • Мощная система анализа HTTP-трафика, использующая для разбора и нормализации HTTP-трафика специальную библиотеку HTP, созданную автором проекта Mod_Security. Доступен модуль для ведения подробного лога транзитных HTTP пересылок, лог сохраняется в стандартном формате Apache. Поддерживается извлечение и проверка передаваемых по протоколу HTTP файлов. Поддержка разбора сжатого контента. Возможность идентификации по URI, Cookie, заголовкам, user-agent, телу запроса/ответа;
  • Поддержка различных интерфейсов для перехвата трафика, в том числе NFQueue, IPFRing, LibPcap, IPFW, AF_PACKET, PF_RING. Возможен анализ уже сохранённых файлов в формате PCAP;
  • Высокая производительность, способность обрабатывать на обычном оборудовании потоки до 10 гигабит/cек.
  • Высокопроизводительный механизм сопоставления по маске с большими наборами IP адресов. Поддержка выделение контента по маске и регулярным выражениям. Выделение файлов из трафика, в том числе их идентификация по имени, типу или контрольной сумме MD5.
  • Возможность использования переменных в правилах: можно сохранить информацию из потока и позднее использовать ее в других правилах;
  • Использование формата YAML в файлах конфигурации, что позволяет сохранить наглядность при легкости машинной обработки;
  • Полная поддержка IPv6;
  • Встроенный движок для автоматической дефрагментации и пересборки пакетов, позволяющий обеспечить корректную обработку потоков, независимо от порядка поступления пакетов;
  • Поддержка протоколов туннелирования: Teredo, IP-IP, IP6-IP4, IP4-IP6, GRE;
  • Поддержка декодирования пакетов: IPv4, IPv6, TCP, UDP, SCTP, ICMPv4, ICMPv6, GRE, Ethernet, PPP, PPPoE, Raw, SLL, VLAN;
  • Режим ведения лога ключей и сертификатов, фигурирующих в рамках соединений TLS/SSL;
  • Возможность написания скриптов на языке Lua для обеспечения расширенного анализа и реализации дополнительных возможностей, необходимых для определения видов трафика, для которых не достаточно стандартных правил.

Наталья Касперская призвала регулировать сливы данных в ChatGPT

Пока сотрудники российских компаний массово загружают документы в ChatGPT и другие ИИ-сервисы, государству пора задуматься о регулировании этой сферы. Такое мнение высказала президент группы компаний InfoWatch и председатель правления ассоциации «Отечественный софт» Наталья Касперская.

Отвечая на вопрос ТАСС о необходимости государственного вмешательства, она была предельно лаконична: «Однозначно».

По мнению Касперской, искусственный интеллект сегодня является одной из самых опасных технологий, созданных человеком за последние десятилетия.

«После ядерной бомбы. Но о рисках никто не говорит», — заявила она.

Повод для беспокойства у представителей отрасли действительно есть. Согласно исследованию компании «Солар», опубликованному в начале года, за 2025 год сотрудники российских организаций передали в публичные ИИ-сервисы в 30 раз больше конфиденциальной информации, чем годом ранее.

Причём речь идёт не о безобидных запросах вроде. В числе данных, которые пользователи отправляли нейросетям, оказались презентации компаний, стратегические документы, аналитические таблицы и даже фрагменты программного кода.

Проблему уже давно называют теневым ИИ по аналогии с теневыми ИТ-сервисами. Формально компания может запрещать использование внешних нейросетей, но сотрудники продолжают пользоваться ими для работы, просто делают это самостоятельно и без контроля со стороны работодателя.

Любопытно, что даже внутри ИБ-сообщества пока нет единого ответа на вопрос, как именно бороться с такими утечками. Ранее глава «Лаборатории Касперского» Евгений Касперский признавал, что универсального решения пока не существует. При этом он напоминал, что за разглашение коммерческой информации в России уже предусмотрена уголовная ответственность.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru