MaxPatrol SIEM теперь выявляет атаки на Linux-системы

MaxPatrol SIEM теперь выявляет атаки на Linux-системы

MaxPatrol SIEM теперь выявляет атаки на Linux-системы

В систему выявления инцидентов MaxPatrol SIEM загружен пакет экспертизы для выявления атак в операционных системах семейства Linux. Он помогает обнаружить подозрительную сетевую активность приложений и учетных записей, что позволит предотвратить развитие атаки.

Linux является популярной операционной системой на рынках облачных сервисов, суперкомпьютеров, а также веб-серверов. По данным исследования компании W3Techs, Linux поддерживает 70% веб-сайтов из наиболее популярных 10 миллионов доменов по рейтингу Alexa. Такие серверы могут стать точкой проникновения злоумышленников в сеть организации, если в развернутых на них веб-приложениях есть уязвимости. Чтобы помочь компаниям с Linux-инфраструктурой обеспечить ее безопасность, эксперты Positive Technologies разработали способы обнаружения популярных угроз.

«Linux-системы часто выступают в роли интернет-серверов, в том числе крупных организаций. Этим объясняется интерес к ним злоумышленников: взлом Linux на периметре нередко приводит атакующего во внутреннюю сеть предприятия, — комментирует Михаил Помзов, директор департамента базы знаний и экспертизы Positive Technologies. — Более того, штатные средства типичной Linux-системы весьма удобны для дальнейшего развития атаки. Чтобы помешать злоумышленникам, мы разработали серию правил детектирования для MaxPatrol SIEM».

Новый пакет экспертизы объединил правила, направленные на детектирование подозрительных действий на IT-активах с операционной системой семейства Linux. Они позволяют выявить применение нескольких техник по матрице MITRE ATT&CK, которые используются злоумышленниками для закрепления (persistence), разведки (discovery) и взаимодействия с командным центром (command and control). Так, правила обнаруживают:

  • запуск средств удаленного подключения web shell, reverse shell, bind shell, которые используются злоумышленниками для управления целевой системой на этапе закрепления;
  • активность утилит от имени служебных учетных записей, которые атакующие могут применять для получения информации о скомпрометированном узле и его сетевом окружении на этапе разведки;
  • системные вызовы, характерные для создания туннелированных соединений (они нужны злоумышленникам для создания канала связи со скомпрометированным узлом).

Следующие пакеты экспертизы под Linux выйдут в 2020 году и позволят выявлять злоумышленников по подозрительным изменениям системных объектов и действиям пользователей.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru