Fortinet выпускает ИИ-систему FortiGuard AI для выявления угроз

Fortinet выпускает ИИ-систему FortiGuard AI для выявления угроз

Fortinet выпускает ИИ-систему FortiGuard AI для выявления угроз

Сегодня компания Fortinet объявила о выходе решения FortiGuard AI. Это событие знаменует собой начало новой эры в сфере выявления угроз и сбора данных о них. Решение FortiGuard AI встроено в платформу сбора данных об угрозах Fortinet и предназначено для автоматизированного анализа и выявления угроз в целях обеспечения непрерывного обновления пользовательских средств в составе адаптивной системы сетевой безопасности. Такой подход повышает эффективность защиты от постоянно появляющихся новых угроз.

  • FortiGuard AI — это саморазвивающаяся автономная система выявления угроз, которая при помощи технологий машинного обучения и непрерывной тренировки с высокой точностью собирает, анализирует и классифицирует угрозы на скорости машины.
  • Решение FortiGuard AI интегрировано в платформу служб сбора данных об угрозах Fortinet и обеспечивает работу всех функций выявления продвинутых угроз, которыми оснащены службы FortiGuard в составе адаптивной системы сетевой безопасности.
  • Также компания Fortinet объявила о выходе новых функций анализа сущности и поведения пользователей (UEBA) и выпуске корпоративной версии службы FortiGuard Threat Intelligence Service (TIS).

Разработка и тренировка решения FortiGuard AI при помощи технологий управляемого обучения продолжались более пяти лет. Это решение еженедельно анализирует миллионы образцов угроз. Обработка образцов осуществляется при помощи более чем пяти миллиардов обрабатывающих узлов, которые выявляют как вредоносные, так и незараженные компоненты каждого образца. С помощью современных алгоритмов FortiGuard AI в упреждающем режиме определяет степень опасности каждого нового образца и создает данные об угрозах, которые используются для обновления защитных подписей всех средств в составе адаптивной системы сетевой безопасности Fortinet.

Скорость, масштаб охвата и точность работы FortiGuard AI повышают эффективность ведущих служб сбора данных об угрозах Fortinet, при помощи которых осуществляется разработка обновлений в режиме реального времени и средств упреждающей защиты от угроз для адаптивной системы сетевой безопасности Fortinet.

Google Chrome не спасает от слежки даже без cookies

Эпоха, когда приватность в браузере сводилась к вопросу «включены ли cookies», окончательно ушла в прошлое. Новый технический разбор проблем конфиденциальности в Google Chrome показывает: современные методы отслеживания стали намного продуманнее.

Теперь сайтам уже не обязательно полагаться только на cookies, они могут собирать цифровой отпечаток пользователя с помощью разных трюков с хранилищами браузера и даже утечек через HTTP-заголовки.

Цифровой отпечаток — это способ собрать множество мелких технических особенностей браузера и устройства, а затем сложить их в довольно уникальный профиль.

Даже если пользователь очистит cookies, такой «отпечаток» нередко всё равно остаётся устойчивым и позволяет распознать юзера повторно.

Как отмечается в материале, исследование 2025 года показало, что canvas fingerprinting использовался на 12,7% из 20 тысяч самых популярных сайтов, попавших в выборку. Это уже вполне рабочая и распространённая практика, а не редкий эксперимент для узкого круга специалистов.

У Chrome, конечно, есть определённые попытки сократить объём пассивно собираемых данных. Например, браузер ограничил часть информации в классической строке User-Agent и перенёс больше сведений в механизм User-Agent Client Hints. Но полностью проблема от этого не исчезла. Сайты по-прежнему могут запрашивать у браузера подробные сведения через navigator.userAgentData.getHighEntropyValues().

В результате им доступны такие детали, как архитектура устройства, разрядность, версия платформы и полная версия браузера, а всё это отлично усиливает точность цифрового отпечатка.

Отдельная история — сигналы, которые приходят из графических и мультимедийных API. Самыми полезными для отслеживания остаются canvas, WebGL и audio processing. Всё дело в том, что разные устройства и системы чуть-чуть по-разному рисуют изображения и обрабатывают звук. Для обычного пользователя эти различия незаметны, но они помогают отличить один компьютер от другого.

И это ещё не всё. Угрозы для приватности скрываются не только в JavaScript API. Даже HTTP-заголовки могут выдавать лишнюю информацию или помогать отслеживать пользователя между визитами. В качестве примера в материале приводится уязвимость CVE-2025-4664 в Chrome: она была связана с обработкой заголовка Link и позволяла навязать слишком мягкую политику referrer, из-за чего в межсайтовых запросах могли утекать полные строки запросов. А это уже потенциальный путь к раскрытию токенов. Позже Google закрыла проблему в Chrome 136.

Отдельно авторы материала напоминают и о больших переменах в политике Google по cookies. Долгий план по отказу от сторонних «печенек» в Chrome фактически был свёрнут ещё в июле 2024 года, а более широкий проект Privacy Sandbox затем вообще прекратили развивать в 2025 году на фоне слабого принятия рынком и критики со стороны экосистемы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru