Новый инструмент проверит сотрудников в условиях фишинговых атак

Новый инструмент проверит сотрудников в условиях фишинговых атак

Компания KnowBe4 представила новый инструмент, призванный помочь организациям оценить количество сотрудников, которые попадутся на фишинговые электронные письма. Инструмент получил имя Phishing Reply Test (PRT), его основная задача — бороться с попытками компрометации корпоративного имейла (также Business Email Compromise или CEO fraud).

PRT представляет собой веб-инструмент, который могут использовать специалисты в области кибербезопасности. С его помощью можно протестировать сотрудников в условиях имитации таргетированных кибератак.

В процессе тестирования используются стандартные сценарии, к которым прибегает подавляющее большинство злоумышленников.

Все происходит примерно следующим образом — сотрудникам рассылается шаблон электронного письма, в качестве отправителя указывается доверенный источник (как правило, хорошо известная компания). Затем от служащих ожидают ответы.

Всю необходимую статистику — количество попавшихся на уловку сотрудников и тому подобное — инструмент подробно фиксирует.

«Как известно, наша задача — предоставить организациям как можно больше качественных инструментов, которые помогут усилить безопасность предприятия и повысить компьютерную грамотность отдельных сотрудников», — заявил генеральный директор KnowBe4.

Попробовать Phishing Reply Test инструмент можно на официальной странице продукта.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

В Пензенском университете создали антивирус с ИИ

Созданный в Пензенском университете (ПГУ) антивирус использует нейросети и машинное обучение и не требует постоянного подключения к интернету. Разработку планируют завершить в этом году, а в ноябре подать заявку на сертификацию.

Из рассказа руководителя проекта, которого цитируют «Известия», можно понять, что вооруженный ИИ защитный софт способен предугадывать действия пользователя, и его можно подстроить под конкретные условия и задачи. Пока готова только версия для Windows, умеющая распознавать трояны, руткиты и нелегальные майнеры.

Для выявления фактов заражения используются два вида анализа:«нейросетевой» и «нейросигнатурный». В первом случае написанная на Python нейросеть оценивает работу кода, выполняя сравнение с известными ей алгоритмами поведения вредоносов.

Второй компонент определяет угрозы, используя ИИ в комбинации с традиционным сигнатурным анализом. Авторы проекта исходили из того, что написанный с нуля зловред — большая редкость, вирусописатели обычно в той или иной степени используют наработки коллег по цеху.

По замыслу, созданный в стенах ПГУ антивирус можно будет использовать как в корпоративном окружении, так и в индивидуальном порядке. Продукт планируют распространять по подписке.

Заметим, без связи с Сетью (не получая обновлений) такой софт сможет детектировать только вредоносные программы с заимствованиями, притом теми, с которыми он уже сталкивался. Впрочем, приведенное репортером описание слишком лаконично и туманно, стоит подождать более конкретных дополнений.

Внедрение ИИ-технологий — новомодный и прогрессивный тренд, в России ему следуют многие крупные компании, включая представителей сферы ИБ, а Минцифры считает курс на ИИ одним из своих приоритетов. Что касается антивирусной защиты, комментатор из UserGate отметил, что применение машинного обучения способно повысить эффективность детектирования до 96%.

Как бы то ни было, подобные инструменты нельзя оставлять без контроля: нейросети не всегда выдают достоверную информацию, результаты желательно проверять. Им можно доверить черновую работу для ускорения ИБ-процессов и повышения эффективности, а принятие решений оставить за оператором.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru