Positive Technologies и Group-IB начали технологическое сотрудничество

Positive Technologies и Group-IB начали технологическое сотрудничество

Positive Technologies и Group-IB начали технологическое сотрудничество

Компании Positive Technologies и Group-IB объявляют о технологическом сотрудничестве, начало которому положило использование PT Application Firewall в режиме Forensic при расследовании инцидентов, проводимом компанией Group-IB.

Включение межсетевого экрана уровня приложений в процесс расследования кибератак позволило экспертам Group-IB в три раза сократить время анализа каждого инцидента и успешно идентифицировать способ проникновения, включая тип проэксплуатированной уязвимости, использованный инструментарий и сработавший эксплойт.

Компания Group-IB специализируется в предотвращении и расследовании киберпреступлений и мошенничеств с использованием высоких технологий, что предполагает сбор и анализ журналов событий различных систем (включая средства защиты информации). Для проведения детального расследования атак на веб-ресурсы экспертам Group-IB был необходим удобный инструмент пассивного анализа журналов атакованных серверов. Специалисты Group-IB остановили свой выбор на защитном экране уровня приложений PT Application Firewall.

«Детальное расследование инцидентов, связанных с атаками на веб-ресурсы организации, — это сложная и кропотливая работа, требующая немалых усилий даже от квалифицированных ИБ-специалистов. PT Application Firewall помогает ощутимо снизить трудозатраты команды экспертов — при одновременном сохранении (а в некоторых случаях и повышении) эффективности. Он не только выявляет и блокирует атаки на веб-ресурсы в режиме реального времени, но и осуществляет их ретроспективный анализ. На технологическом уровне это возможно благодаря режиму Forensic, который позволяет автоматически анализировать журналы событий с потенциально скомпрометированных веб-серверов и приложений», — рассказал директор центра компетенций Positive Technologies Андрей Бершадский.

PT Application Firewall, работающий в режиме Forensic, позволяет Group-IB по запросу загружать журналы событий атакованных веб-серверов на автоматизированный анализ и выносить вердикты о причинах инцидентов. Раньше анализ таких журналов эксперты Group-IB проводили вручную, с использованием инструментов собственной разработки, но первые испытания показали, что PT Application Firewall сокращает время расследования инцидента и позволяет экспертам принимать оперативные меры по предотвращению развития инцидентов.

«Среди наших клиентов есть компании с потоком сетевого трафика, измеряемым сотнями гигабит. В прошлом, когда такие клиенты становились объектом атаки, нам приходилось тратить очень много времени на анализ данных и восстановление хронологии событий. А ведь скорость и точность — это главные составляющие эффективного реагирования на инциденты. Использование PTApplication Firewall при проведении расследований позволило нам оперативно остановить развитие инцидента, в три раза сократить время анализа и успешно идентифицировать атакующих. Развитие технологического партнерства Group-IB и Positive Technologies открывает новые возможности в противодействии киберпреступности», — поделился руководитель департамента киберразведки компании Group-IB Дмитрий Волков. 

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru