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.

ИИ в браузере может сливать ваши данные и принимать опасные решения за вас

Браузерные ИИ-агенты, которые обещают «сделать всё за пользователя» — от бронирования отелей до онлайн-покупок, — могут оказаться куда менее безопасными, чем кажется. К такому выводу пришли авторы нового исследования, посвящённого рискам конфиденциальности.

Исследователи изучили (PDF) восемь решений, которые активно развивались или обновлялись в 2025 году.

В выборку вошли ChatGPT Agent, Google Project Mariner, Amazon Nova Act, Perplexity Comet, Browserbase Director, Browser Use, Claude Computer Use и Claude for Chrome. Итог получился тревожным: в каждом из продуктов нашли как минимум одну уязвимость, а всего зафиксировали 30 проблем.

Одна из ключевых претензий — архитектура таких агентов. В большинстве случаев языковая модель работает не на устройстве пользователя, а на серверах разработчика. Это означает, что данные о состоянии браузера, поисковых запросах и содержимом страниц передаются третьей стороне. Формально провайдеры обещают ограничения на использование этих данных, но на практике пользователю остаётся лишь доверять политике сервиса.

Дополнительный риск — устаревшие браузеры. В одном случае агент использовал версию браузера, отстававшую на 16 крупных релизов, с уже известными уязвимостями. Такой софт может быть легко атакован через вредоносный сайт.

 

Ещё одна проблема — отношение агентов к опасным сайтам. Многие из них игнорируют стандартные браузерные предупреждения. В ходе тестов шесть из восьми агентов никак не сообщили пользователю, что открытая страница входит в списки фишинговых ресурсов. В результате ИИ может спокойно продолжать «выполнять задачу» — вплоть до ввода логинов и паролей на поддельных страницах.

Нашлись и проблемы с TLS-сертификатами: некоторые агенты не предупреждали об отозванных, просроченных или самоподписанных сертификатах. В одном случае модель просто «кликнула» предупреждение и продолжила работу, что открывает путь к атакам типа «Человек посередине».

 

Исследование показало, что браузерные агенты могут ослаблять защиту от межсайтового трекинга. Часть решений некорректно изолирует сторонние данные вроде cookies, что упрощает отслеживание активности пользователя на разных сайтах. Некоторые агенты по умолчанию сохраняют профильные данные — причём не всегда уведомляя об этом и не предлагая способ очистки.

Автоматизация доходит и до диалогов конфиденциальности. В тестах несколько агентов самостоятельно нажимали «Принять все cookies», даже когда рядом была кнопка «Отклонить». В одном случае это делалось ради продолжения задачи, в другом — из-за расширения, автоматически подавляющего cookie-баннеры.

С разрешениями на уведомления ситуация тоже неоднозначная: один агент просто выдавал доступ без спроса, другие игнорировали запросы, если могли продолжить работу, или действовали по стандартным настройкам браузера.

Самые чувствительные находки касаются утечек персональных данных. Исследователи дали агентам вымышленную личность и проверили, будут ли они делиться этой информацией с сайтами. Результат — шесть уязвимостей, связанных с раскрытием данных.

Некоторые агенты передавали информацию даже когда это не требовалось для выполнения задачи. В ход шли имейл-адреса, почтовые индексы, демографические данные, а в одном случае агент попытался отправить номер банковской карты. Были и примеры, когда ZIP-код вычислялся по IP-адресу и использовался для доступа к «локальным ценам».

Когда данные всё же не передавались, агенты либо подставляли заглушки, либо прямо сообщали, что информация недоступна — даже если это мешало завершить задачу.

Авторы исследования подчёркивают: проблема не в самой идее browser agents, а в том, как они спроектированы. Они советуют разработчикам активнее привлекать специалистов по приватности, регулярно прогонять решения через автоматизированные тесты и аккуратнее обращаться с механизмами защиты, которые уже есть в браузерах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru