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

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru