Новый инструмент проверит сотрудников в условиях фишинговых атак

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.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru