Лаборатория Касперского запатентовала технологию защиты от целевых атак

Лаборатория Касперского запатентовала технологию защиты от целевых атак

Лаборатория Касперского запатентовала технологию защиты от целевых атак

Компания «Лаборатория Касперского» запатентовала новую технологию защиты от целевых атак. Она основана на алгоритмах машинного обучения и автоматизирует обнаружение одного из самых эффективных и опасных киберпреступных инструментов — утилит для скрытного удаленного управления компьютером. При этом технология работает даже в тех случаях, когда преступники передают данные по зашифрованным каналам связи.

Утилиты для удаленного управления компьютером используются организаторами целевых атак, чтобы незаметно осуществлять вредоносную активность на устройствах жертв. После установки программа получает на компьютере администраторские права и дает злоумышленникам возможность искать на нем конфиденциальную информацию, которая затем передается на командный сервер. Такой сценарий особенно опасен для корпоративных сетей. Если несанкционированный доступ не удается вовремя обнаружить, ущерб может быть колоссальным.

Новая технология «Лаборатории Касперского» анализирует активность всех приложений на компьютере пользователя и выявляет случаи аномального поведения. Она обнаруживает все зависимости между событиями на устройстве. Сравнивая их с устоявшимися поведенческими шаблонами, технология принимает решение о детектировании удаленной атаки на компьютер. Затем устанавливается, какое именно приложение используется для удаленного администрирования. Опасность могут представлять как неизвестные утилиты, так и скомпрометированные доверенные программы или их отдельные компоненты.

«Обнаружение атак удаленного доступа, особенно если они происходят по зашифрованным каналам связи, критически важно для защиты от APT-угроз. Часто это одна из ранних стадий нападения: инструменты удаленного администрирования внедряются преступниками в сеть жертвы во время поиска и кражи ценной информации. Вот почему важно обнаруживать такую подозрительную активность в самом начале. Наша новая технология позволит специалистам по информационной безопасности предотвращать инциденты, даже если предыдущие уровни защиты по тем или иным причинам не сработали», — отметил Олег Глебов, руководитель направления развития решений по противодействию целенаправленным атакам «Лаборатории Касперского».

Новая технология станет доступна как компонент платформы Kaspersky Anti Targeted Attack Platform (KATA) в 2018 году. Решение KATA противостоит целевым атакам на всех этапах и способно как обнаружить уже начавшуюся атаку и минимизировать ущерб от нее, так и защитить предприятие от потенциальных угроз, оценив риски для безопасности в текущей инфраструктуре. KATA собирает информацию обо всех событиях в сети, находит аномалии при помощи передовых технологий и машинного обучения, объединяя информацию в инциденты и помогая реагировать на них из единого интерфейса.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru