ESET запустила Threat Intelligence для предупреждения о целевых атаках

ESET запустила Threat Intelligence для предупреждения о целевых атаках

ESET запустила Threat Intelligence для предупреждения о целевых атаках

ESET представляет новый сервис для корпоративных клиентов – ESET Threat Intelligence. Сервис предоставляет статистику о новых угрозах и помогает прогнозировать целевые атаки, помогая организациям адаптироваться к меняющемуся киберландшафту.

По данным IDC, к концу 2016 года ущерб мировой экономики от киберпреступности достигнет 650 млрд долларов, к 2020 году – превысит 1 трлн. ESET предлагает компаниям инструмент для управления бизнес-рисками, предотвращения угроз и повышения эффективности средств защиты.

«Таргетированные и АРТ-атаки, угрозы нулевого дня и ботнеты – компаниям сложно предсказать вектор атаки, опираясь только на внутреннюю информацию, – комментирует Джеронимо Варела, директор по продажам ESET. – Новый сервис ESET Threat Intelligence предлагает исследования и опыт ESET, чтобы ИБ-специалисты могли дополнить картину киберландшафта и ликвидировать разрыв между информацией собственной сети и реальностью».

Сервис ESET Threat Intelligence включает следующие опции:

  • Отчет о целевых вредоносных программах: в основе отчета критерии, заданные пользователем, которые позволяют распознать готовящуюся или уже реализуемую целевую атаку.
  • Отчет об активности ботнетов: регулярно предоставляет количественные данные о семействах ботнет-программ, активность которых отслеживают аналитики ESET.
  • Анализ сэмплов: пользователи могут загружать файлы или хеши на проверку и получать отчеты.
  • Поставка данных: сервис разработан для интеграции в SIEM-системы, чтобы обеспечить дополнительный уровень защиты. Интеграция позволит, в частности, соотносить логи, поступающие в систему от разных сетевых устройств, с данными ESET Threat Intelligence.
  • Отчет о фишинге: отчет содержит данные о фишинговых письмах в корпоративной почте на базе критериев, заданных пользователем.
  • Панель управления: обеспечивает обзор основных событий. 

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