Лаборатория Касперского открыла исходный код сканера KLara

Лаборатория Касперского открыла исходный код сканера KLara

Лаборатория Касперского открыла исходный код сканера KLara

Эксперты «Лаборатории Касперского» опубликовали на портале GitHub исходный код сканера KLara. Это внутренний инструмент компании для более эффективного поиска образцов вредоносных программ. Теперь сканером могут воспользоваться все желающие.

Основная задача KLara — обнаружение родственных образцов вредоносного кода. Это один из ключевых аспектов исследований киберугроз, который помогает экспертам отслеживать развитие вредоносов. Как правило, в таких случаях прибегают к YARA-правилам, которые сопоставляют различные образцы кода и ищут совпадения по уникальным характеристикам или шаблонам. Такой инструмент незаменим при исследовании продвинутых киберугроз, операций с применением «бесфайловых» троянцев или внешне легитимных инструментов, а также случаев, когда вредоносный код дорабатывается под конкретную жертву.

Самостоятельная разработка и тестирование YARA — крайне трудоёмкий процесс. Чтобы решить эту проблему, исследователи «Лаборатории Касперского» создали KLara. Это распределённая система, которая может производить быстрый поиск сразу по нескольким базам с применением нескольких правил. Такой подход позволяет быстрее выявлять образцы вредоносного кода, а значит более эффективно защищать пользователей.

«Охота за киберугрозами требует специфических инструментов и систем. Особенно это актуально, когда речь идёт о продвинутых целевых атаках, которые могут длиться месяцами и даже годами. Мы создали KLara, чтобы эффективнее отслеживать всё разнообразие угроз, и теперь хотели бы поделиться этим инструментом с профессиональным сообществом. Уверены, все по достоинству оценят пользу от него», — добавил Игорь Суменков, ведущий антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского».

Больше технических подробностей о KLara можно найти по ссылке: https://securelist.com/your-new-friend-klara/85046/. Инструмент доступен для скачивания на официальной странице «Лаборатории Касперского» на GitHub: https://github.com/KasperskyLab.

Также в открытом доступе можно найти другой инструмент компании – BitScout. Он был разработан ведущим антивирусным экспертом компании Виталием Камлюком в 2017 году. BitScout может удалённо собирать оставленные злоумышленниками цифровые «улики», например, образцы вредоносов. Больше информации о BitScout можно найти здесь: https://securelist.com/bitscout-the-free-remote-digital-forensics-tool-b...

Рынок защиты ИИ в России к 2029 году может возрасти до 11 млрд рублей

В AppSec Solutions ожидают, что российский рынок средств защиты ИИ-систем будет расти в геометрической прогрессии. В 2026 году его объем превысит 1 млрд руб., а к 2029 году может составить 11 млрд рублей.

Прогнозы других аналитиков, с которыми ознакомился «Ъ», еще более оптимистичны: 3-4 млрд руб. в 2025 году, 25-30 млрд руб. в 2030-м.

Рынок защиты ИИ в России пока молод и ориентирован на B2B. Его развитие стимулируют осознание рисков, сопряженных с внедрением таких технологий, и рост числа угроз; наибольшим спросом пользуются средства анализа защищенности новомодных интеграций, способных нарушить безопасность корпоративных сетей.

Рынок GenAI в России тоже стремительно растет. По оценкам Onside и Just AI, в сравнении с прошлогодним показателем его объем возрос почти в пять раз и достиг 58 млрд руб., а к 2030 году может достичь 778 млрд рублей.

Как неоднократно отмечали эксперты, расширение использования ИИ породило новые риски. Зафиксированы утечки конфиденциальной информации, возможность ошибок в выдаче больших языковых моделей (БЯМ, LLM), манипуляции данными, используемыми для их обучения, а также случаи злонамеренного вмешательства в работу ИИ-систем.

В ходе беседы с журналистами представитель «Информзащиты» упомянул еще одну, совсем новую угрозу — маскировку кибератак под коммуникации LLM. По оценке ИБ-компании, новая уловка злоумышленников позволяет повысить скрытность целевых атак на 42%: мишени по умолчанию воспринимают LLM-трафик как доверенный, а традиционные меры защиты в применении к ИИ малоэффективны.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru