Cisco опубликовала руководства для компьютерных криминалистов

Cisco опубликовала руководства для компьютерных криминалистов

Cisco опубликовала руководства для компьютерных криминалистов

Cisco опубликовала четыре руководства для безопасников, задача которых — реагировать на инциденты. Таким образом, специалистам будет легче расследовать взлом производимого Cisco оборудования.

Опубликованные руководства содержат пошаговые инструкции на тему того, как извлечь необходимую для проведения компьютерной криминалистики информацию из скомпрометированного оборудования. При этом объясняется, как сохранить целостность всех данных.

Все четыре руководства охватывают соответственно четыре платформы Cisco:

  • Cisco ASA (Adaptive Security Appliance) — программное обеспечение, запущенное на устройствах и включающее межсетевой экран, антивирус, функции предотвращения вторжения и VPN.
  • Cisco IOS (Internetwork Operating System) — проприетарная ОС, на которой работает большинство коммутаторов и роутеров Cisco.
  • Cisco IOS XE — основанная Linux операционная система, запущенная на коммутаторах и роутерах Cisco.
  • Cisco FTD (Firepower Threat Defense) — софт, сочетающий в себе технологии Cisco ASA и Firepower.

Все вышеприведённые руководства описывают процедуры, необходимые для сбора и анализа конфигурации платформы и состояния среды выполнения. Это позволит исследовать хеши образа системы на наличие подозрительных аспектов.

Единственная крупная линейка программного обеспечения, для которой компания не опубликовала руководство по извлечению и анализу данных, — Cisco IOS XR.

Недавно стало известно об уязвимостях в системе унифицированных вычислений Cisco (UCS), которые могли привести к получению полного контроля над атакуемой системой. Эксперт в области безопасности Педро Рибейро опубликовал детали трёх уязвимостей вместе с готовыми модулями Metasploit для их успешной эксплуатации.

ГК Солар запатентовала технологию выявления ботов на уровне HTTPS

ГК «Солар» получила патент на технологию, которая помогает автоматически отличать опасные бот-запросы от действий реальных пользователей ещё на этапе подключения к веб-серверу. Патент был выдан Роспатентом 27 ноября 2025 года. Речь идёт о механизме анализа HTTPS-соединений, который оценивает вероятность того, что запрос был отправлен ботом.

В основе разработки — математическая модель, обученная на статистике поведения легитимных пользователей и автоматических скриптов. Если система считает запрос подозрительным, пользователю предлагается пройти дополнительную проверку. Если нет — соединение устанавливается без задержек.

Подход позволяет отсеивать нежелательную активность до загрузки страницы, не перегружая сайт и не мешая реальным посетителям. Это особенно актуально для интернет-магазинов и других онлайн-ресурсов малого и среднего бизнеса, где даже кратковременные сбои могут напрямую отражаться на выручке.

По оценке разработчиков, технология помогает бороться сразу с несколькими распространёнными проблемами. Среди них — автоматизированный сбор данных, когда боты массово выгружают информацию о товарах и ценах, искажают аналитику и создают почву для мошенничества. Также система позволяет выявлять накрутку кликов и просмотров, автоматические переборы логинов и паролей, разведку перед атаками и попытки перегрузить сайт бот-DDoS-трафиком.

Как поясняют в «Соларе», ключевая идея заключалась в том, чтобы анализировать не содержимое запроса, а его технические параметры, характерные именно для автоматических инструментов. Такой подход остаётся эффективным даже в условиях, когда боты всё лучше маскируются под поведение обычных пользователей.

По словам директора продукта Solar Space Артёма Избаенкова, сегодня на ботов приходится уже более половины мирового интернет-трафика, и значительная часть этой активности связана с вредоносными сценариями. Использование нейросетевой модели позволяет снизить влияние человеческого фактора и повысить точность фильтрации.

Руководитель направления развития облачных технологий ГК «Солар» Дмитрий Лукин отмечает, что разработка выросла из практических задач защиты заказчиков. Основной целью было научиться отсеивать замаскированных ботов на самом раннем этапе, ещё до обработки запроса веб-приложением. После тестирования и доработки модель легла в основу патентованного решения.

В компании добавляют, что технология уже применяется в линейке решений Solar Space — как в облачном формате, так и в развёртываниях on-premise.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru