Microsoft использует глубокое обучение для детекта PowerShell-скриптов

Microsoft использует глубокое обучение для детекта PowerShell-скриптов

Microsoft использует глубокое обучение для детекта PowerShell-скриптов

Microsoft начала использовать глубокое обучение для совершенствования функции детектирования вредоносных скриптов PowerShell, которой оснащено защитное решение Microsoft Defender Advanced Threat Protection (ATP).

Разработчики считают, что злонамеренные PowerShell-скрипты на сегодняшний день представляют критический вектор атаки. Именно поэтому корпорация хочет сосредоточиться на противодействии этой киберугрозе.

«Используемая для детектирования вредоносных скриптов модель глубокого обучения сочетает в себе технологии свёрточной нейронной сети (CNN) и долгой краткосрочной памяти (Long short-term memory, LSTM)», — отметили представители Microsoft.

Американский техногигант задействовал лучшую модель, разработанную для обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) и «натравил» ее на коллекцию скриптов PowerShell.

В результате модель глубокого обучения начала приносить плоды — вредоносные PowerShell-скрипты, которым удалось обойти Microsoft Defender ATP, были детектированы.

«Более качественное детектирование злонамеренных скриптов PowerShell на конечных точках, для которого будет использоваться глубокое обучение, выльется в более совершенную защиту Microsoft Threat Protection», — подытожила команда Microsoft Defender ATP.

ИнфоТеКС представила квантовый генератор случайных чисел ViPNet QRNG

Компания «ИнфоТеКС» сообщила о расширении линейки квантовых криптографических систем ViPNet QCS. В неё вошёл новый продукт — ViPNet QRNG, квантовый генератор случайных чисел. Это устройство создаёт случайные последовательности не за счёт программных алгоритмов и не на базе обычных шумовых процессов, а с опорой на квантовые явления.

Именно это и считается его ключевой особенностью: такая генерация должна быть не псевдослучайной, а физически непредсказуемой.

Подобные последовательности нужны в самых разных задачах. В первую очередь — в криптографии, где случайные числа используются при создании секретных ключей для симметричных и асимметричных алгоритмов. Но область применения этим не ограничивается: такие решения могут использоваться и в исследовательских проектах, и в финансовой сфере, и в некоторых сценариях, связанных с ИИ.

Сам генератор выполнен в формфакторе M.2, то есть его можно встраивать в программно-аппаратные комплексы. По замыслу разработчика, устройство может применяться как альтернатива и программным генераторам случайных чисел, и более привычным аппаратным решениям, которые опираются на шумовые процессы.

В основе работы ViPNet QRNG лежит детектирование квазиоднофотонного излучения светодиода с последующей математической обработкой полученного сигнала. Источником такого излучения выступает полупроводниковый светодиод, работающий в непрерывном режиме. Это, как утверждает компания, позволяет повысить интенсивность поступления фотонов на детектор. При этом сам путь от источника излучения к фотодетектору сделан максимально коротким.

В компании отмечают, что при разработке устройства особое внимание уделялось не только самой генерации случайности, но и вопросам воспроизводимости характеристик и проверяемости качества получаемых последовательностей. Это важный момент: в криптографии мало просто заявить, что числа случайны, — нужно ещё подтвердить, что источник энтропии действительно даёт надёжный результат.

По словам представителей «ИнфоТеКС», новый генератор уже используется в некоторых продуктах ViPNet. Также предполагается, что его можно будет интегрировать и в решения других производителей СКЗИ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru