Агент DeviceLock DLP работает стабильно с патчами Meltdown/Spectre

Агент DeviceLock DLP работает стабильно с патчами Meltdown/Spectre

Агент DeviceLock DLP работает стабильно с патчами Meltdown/Spectre

Агент DeviceLock DLP продемонстрировал стабильную работу при установке патчей для уязвимостей Meltdown/Spectre. Ранее сообщалось о проблемах в работе устройств на базе процессоров AMD, в частности Athlon, после установки патча KB4056892. Позже выяснилось, что компьютерам под Windows с некоторыми процессорами AMD не удается загрузиться после установки патча от уязвимостей Meltdown/Spectre.

Анализ уязвимостей и патчей для них в тестовой лаборатории DeviceLock показал, что данные уязвимости по сути разрушают изоляцию приложений друг от друга и ядра. В свою очередь, применение патчей приводит к тому, что из таблицы страниц убирается большая часть маппинга системного адресного пространства (или, проще говоря, ядра системы) при работе приложений в непривилегированном режиме, что отключает возможный доступ из процессов уровня user mode к пространству ядра системы.

Такое ограничение является потенциально опасным для функционирования программных продуктов, в архитектуру которых входят компоненты, работающие как драйверы ОС, поскольку может вызвать критический сбой работы приложения при обращении с уровня приложений (user mode) на уровень ядра (kernel mode) к собственным либо сторонним компонентам и драйверам.

Учитывая, что агент программного комплекса DeviceLock DLP является сложным программным решением, функционирующим на обоих уровнях: user mode и kernel mode, была проведена тщательная проверка функционирования агента на различных компьютерах и операционных системах после установки патчей для уязвимостей Meltdown и Spectre.

Тщательное всестороннее тестирование подтвердило штатное функционирование агента, и в особенности наиболее сложных механизмов в нем (таких, как перехват сторонних приложений, протоколов и контроль драйверов устройств, функции защита от пользователя с правами локального администратора, контентно-зависимых правил).

«Высокое качество в сочетании с акцентом на создании новых, эффективных технологий всегда были в фокусе нашего внимания. Стабильная работа исполнительного агента DeviceLock DLP после установки проблемных патчей еще раз подтверждает высокий уровень качества реализации нашего продукта, и правильно выбранный подход к построению его внутренней архитектуры.», — сообщил Ашот Оганесян, технический директор и основатель DeviceLock.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru