ИИ научился вычислять потенциальных керченских стрелков

ИИ научился вычислять потенциальных керченских стрелков

ИИ научился вычислять потенциальных керченских стрелков

Разработки российских специалистов уже сейчас могут выявлять потенциально опасных для общества лиц по их поведению в интернете, заявляет директор по инновациям IT-кластера Физтехпарк в Долгопрудном Сергей Ручьев.

В частности, такие задачи может решать нейросеть, разрабатываемая в содружестве с экспертами платформы “Умная страна” на базе Центра Нейроинноваций. Нейросеть уже научилась не просто отслеживать опасный контент в интернете и соцсетях, но и людей, которые попадают под его влияние.

Подобные заключения делаются на основе целого ряда анализируемых параметров, таких как вовлеченность, просмотры определенного контента и время проводимое за этим, перепосты, комментарии и т.п.

Кроме того, базовый алгоритм унифицированного массива данных может анализировать и показатель уровня жизнестойкости подростка (hardiness) - ключевой параметр определения потенциальных серийных убийц, садистов и самоубийц.

Низкие и критически низкие показатели жизнестойкости до сих пор были для клиницистов и высокопрофессиональных психологов сигналом к опасному и неизбежному эмоциональному выпаду (взрыву).

Сложность определения предельно низких колебаний hardiness в скрытом характере переживаний, как это было с 18-летним Владиславом Росляковым, совершившим массовое убийство учащихся Керченского политехнического колледжа.

«В случае «керченского стрелка», он, несомненно, был бы выявлен и определенным образом маркирован нейросетью. Но на сегодняшний день проблема заключается в том, что подобными системами пока  никто из серьезных структур не интересуется», — объясняет Сергей Ручьев.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Гарда NDR 4.3 получила новые фильтры MITRE и защиту Kerberos-трафика

Группа компаний «Гарда» представила обновление системы сетевого мониторинга и обнаружения атак «Гарда NDR» версии 4.3. Новая версия помогает специалистам по кибербезопасности быстрее выявлять и устранять угрозы, снижать нагрузку на аналитиков и повышать эффективность SOC-команд.

Новый уровень проактивной защиты

Система теперь поддерживает фильтрацию по матрице MITRE ATT&CK. Это позволяет искать атаки по тактикам, техникам и подтехникам, а также по IP-адресам и логическим группам. Такой подход помогает аналитикам точнее формулировать гипотезы и быстрее выявлять сложные сценарии атак, включая «горизонтальное перемещение» злоумышленников в сети.

Интеграция с SIEM и удобный анализ

Теперь журналы действий пользователей и системные сообщения можно экспортировать в SIEM-системы, что позволяет анализировать события и строить полную цепочку атаки в одном интерфейсе, без переключения между системами.

Расширены возможности ретроспективного поиска по трафику (payload) — теперь можно искать нужные фрагменты данных, работать с управляющими последовательностями и символами прямо в слепке трафика. При необходимости данные можно выгружать в Wireshark для углублённого анализа.

Усилена защита Active Directory

В новой версии появился инструмент для выявления атак на Kerberos — ключевой протокол аутентификации в доменных средах. Теперь «Гарда NDR» умеет декодировать команды протокола и анализировать трафик Kerberos по TCP и UDP, что позволяет обнаруживать сложные атаки — от перебора паролей до kerberoasting.

Улучшенный машинный анализ и управление

Алгоритмы машинного обучения стали точнее определять аномалии и сокращают число ложных срабатываний. Добавлена возможность массового изменения политик безопасности и мониторинга сетевых метрик (application и network delay), что помогает оперативно реагировать на сетевые сбои.

Новый интерфейс инцидентов

Главный раздел теперь разделён на вкладки «Инциденты» и «События». Карточки инцидентов содержат классификацию по MITRE, число уникальных событий и задействованных хостов. Это позволяет аналитикам быстрее оценить масштаб атаки и направление её распространения без ручной агрегации данных.

Как отметил руководитель продукта Станислав Грибанов, в обновлении основной акцент сделан на автоматизацию, улучшение аналитики и устранение «слепых зон» — чтобы ни одна угроза не осталась незамеченной.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru