ЛК усиливает онлайн-защиту частной жизни пользователей OS X

ЛК усиливает онлайн-защиту частной жизни пользователей OS X

ЛК усиливает онлайн-защиту частной жизни пользователей OS X

«Лаборатория Касперского» представляет обновленную версию решения Kaspersky Internet Security для Mac. Благодаря новым технологиям защиты от сбора данных и несанкционированного подключения к веб-камере продукт помогает пользователям обезопасить свою частную жизнь и конфиденциальную информацию в Интернете, а также экономить на онлайн-покупках.

Всякий раз, когда пользователь начинает путешествие по Интернету, тысячи ботов отслеживают каждый его шаг и передают третьим лицам (социальным сетям, рекламным и аналитическим агентствам и т.д.), какие сайты он посещает, что ищет, где находится и каким устройством пользуется. Даже если пользователь считает, что ему нечего скрывать, есть минусы постоянного сбора данных. Они связаны с прямыми финансовыми издержками. Например, давно не секрет, что демонстрируемые в Сети цены на различные товары и услуги колеблются в зависимости от местоположения пользователя и его устройства, а также от истории его обращения к этим товарам и услугам. Так, для пользователей устройств Apple цены на некоторых интернет-сервисах бывают выше, чем для владельцев других гаджетов.

Новая функция защиты от сбора данных пресекает попытки веб-сайтов и приложений собирать такую статистику. Технология убирает личные данные прямо из интернет-трафика, гарантируя, что информация о действиях пользователя останется только на его устройстве и не попадет в Сеть. Именно этим технология «Лаборатории Касперского» отличается от подобных инструментов в самих браузерах, которые только блокируют идентификацию пользователя по кукам или информируют сайты о нежелании передавать такие данные.

Существует множество примеров, когда веб-камеры использовались для слежки за пользователями и даже для sextortion (вид вымогательства, когда преступники требуют выкуп за сделанные с помощью камеры откровенные фото). Технология защиты от несанкционированного подключения к веб-камере всегда держит пользователя в курсе, какие процессы пытаются использовать веб-камеру без его согласия. И даже если вредоносный процесс специально выключает «огонек» камеры, скрывая свою деятельность, то защита все равно заметит работающую веб-камеру и заблокирует к ней доступ по желанию пользователя.

 

 

«Среди пользователей все еще распространено мнение, что компьютеры Apple менее других подвержены киберугрозам и потому не требуют дополнительной защиты. К сожалению, это не так. Ландшафт киберугроз давно не ограничивается вирусами и прочими вредоносными программами: фишинг, плохо защищенное соединение, низкий уровень киберграмотности пользователей и прочие «слабые места» дают злоумышленникам возможность проникнуть практически на любое устройство, будь то компьютеры на Windows или Mac, а также смартфоны на Android или iOS. Именно поэтому в новой версии решения для OS X мы уделили особое внимание безопасности частной жизни пользователей в Сети и реализовали это с помощью технологий защиты от сбора данных и защиты веб-камеры», – отмечает Никита Швецов, директор по исследованиям и разработке «Лаборатории Касперского».

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