DeviceLock DLP расширен модулем мониторинга сетевого трафика EtherSensor

DeviceLock DLP расширен модулем мониторинга сетевого трафика EtherSensor

DeviceLock DLP расширен модулем мониторинга сетевого трафика EtherSensor

В программный комплекс DeviceLock DLP добавлен серверный модуль перехвата и анализа сетевого трафика EtherSensor, благодаря чему DeviceLock DLP превращен в уникальную гибридную DLP-систему, позволяющую обеспечить надежную DLP-защиту для организаций любого типа и масштаба как на рабочих станциях, так и на уровне сети.

DeviceLock EtherSensor извлекает из сетевого трафика на потоках 10GBps сообщения, файлы и события, не задействуя при этом агенты DeviceLock на защищаемых рабочих станциях, позволяя создать DLP-систему мониторинга входящей и исходящей внутрикорпоративной и внешней электронной почты и веб-почты, социальных сетей, форумов и блогов.

Также анализируются широкий ряд мессенджеров и сервисов поиска работы, передача файлов по протоколам HTTP, FTP, SMB и в облачные хранилища. Перехваченные сервером EtherSensor события безопасности передаются в централизованную базу данных событий и теневых копий сервера DeviceLock Enterprise Server для последующего хранения и анализа, включая возможности полнотекстового поиска в поисковом сервере DeviceLock Search Server.

При использовании DeviceLock EtherSensor в сочетании с Endpoint-компонентами комплекса DeviceLock DLP открывается возможность создавать гибкие DLP-политики с различными уровнями контроля и реакции на события.

Кроме того, возможность одновременного применения двух различных DLP-архитектур (сетевой и агентской) для контроля сетевого трафика значительно повышает надежность гибридной системы в решении задачи предотвращения и выявления утечек информации.

Комплекс DeviceLock DLP, дополненный серверным модулем EtherSensor, эффективно решает сразу несколько проблем и задач, стоящих перед службами информационной безопасности – мониторинга сетевого трафика с компьютеров и мобильных устройств, на которых по техническим причинам невозможно установить или эксплуатировать DLP-агент, либо снижения нагрузки на рабочие станции пользователей за счет раздельного контроля различных сетевых сервисов и протоколов на разных уровнях.

Например, когда часть сетевых приложений контролируется агентом DeviceLock с глубоким анализом содержимого и принятием решений в реальном времени, а другая часть нагрузки отдается в работу серверу EtherSensor для перехвата и анализа сетевого трафика на уровне периметра.

При этом пользователям остаются полностью доступны все функции DLP-контроля (блокировки, мониторинга и тревожного оповещения) устройств и локальных портов, в том числе съемных накопителей, буфера обмена данными и канала печати, что возможно принципиально только при использовании DLP-агента на защищаемом компьютере.

Автоматическое переключение различных комбинаций DLP-политик для контроля сетевого трафика в агенте DeviceLock DLP в зависимости от наличия подключения к корпоративной сети и/или корпоративным серверам позволяет обеспечить чрезвычайно гибкий контроль пользователей, когда, например, на уровне агента при нахождении лэптопа в офисе сохраняется контроль устройств, принтеров и особо критичных сетевых приложений и сервисов, в том числе с применением контентной фильтрации в режиме реального времени, а контроль и инспекция других сетевых протоколов и сервисов возлагается на модуль EtherSensor.

Киберпреступники распробовали ИИ: число атак выросло почти вдвое

Злоумышленники резко нарастили интерес к искусственному интеллекту. По данным BI.ZONE, в 2025 году количество целевых атак с применением ИИ выросло на 93%, а с начала 2026 года — ещё в три раза. Специалисты BI.ZONE Threat Intelligence и BI.ZONE Digital Risk Protection изучили более 7400 сообщений на теневых форумах и выяснили: тема ИИ у киберпреступников больше не выглядит экзотикой.

Если раньше такие обсуждения встречались единично, то теперь отдельные ветки есть минимум на семи площадках.

Главный хит подпольных обсуждений — обход ограничений публичных ИИ-моделей. На эту тему приходится 77% публикаций. Злоумышленники делятся готовыми промптами и инструкциями, пытаясь заставить популярные модели генерировать вредоносный код или помогать в подготовке атак.

Всплеск интереса пришёлся на конец 2025-го и начало 2026 года, когда вышли новые версии крупных моделей. Но реальность пока холодно щёлкает энтузиастов по носу: код, полученный через такие «обманутые» модели, часто содержит ошибки и просто не работает. Впрочем, опытный атакующий может использовать отдельные фрагменты как заготовку.

На втором месте — нецензурируемые ИИ-модели, созданные специально под задачи злоумышленников. Им посвящены 22% сообщений. Часть таких решений бесплатна, часть продаётся по подписке — от 6 до 990 долларов в месяц.

Но и тут магии не случилось. Тесты BI.ZONE показали, что ни одна из популярных моделей без ограничений пока не выдаёт готовый рабочий инструмент для атаки. Максимум — помогает ускорить рутину тем, кто и так понимает, что делает.

Около 1% сообщений касается попыток автоматизировать полный цикл кибератаки: от разведки до социальной инженерии. ИИ действительно может ускорять поиск целей, писать фишинговые тексты, генерировать дипфейки и помогать с кодом. Но полностью заменить человека он пока не способен.

Ирония в том, что на подпольном рынке уже начали хвастаться обратным: мол, наше вредоносное приложение написано без вайбкодинга и без ИИ. Видимо, даже киберпреступники поняли, что сгенерировано нейросетью — не всегда знак качества.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru