MaxPatrol SIEM теперь выявляет атакующих на этапе сбора данных

MaxPatrol SIEM теперь выявляет атакующих на этапе сбора данных

MaxPatrol SIEM теперь выявляет атакующих на этапе сбора данных

Пользователи системы MaxPatrol SIEM теперь могут выявлять злоумышленников на этапе, когда они собирают данные о скомпрометированной сети, чтобы развивать свою атаку. Для этого в MaxPatrol SIEM загружен пакет экспертизы с правилами обнаружения атак, проводимых с использованием тактики «Разведка» (Discovery) по модели MITRE ATT&CK.

После получения постоянного доступа к сети жертвы злоумышленникам требуется определить, где в инфраструктуре они находятся, что их окружает и что они могут контролировать. Во время разведки атакующие собирают данные о скомпрометированной системе и внутренней сети, и это помогает им сориентироваться, чтобы решить, как действовать дальше. Для этого злоумышленники часто используют встроенные инструменты операционных систем.

Новый пакет экспертизы включает в себя правила детектирования 15 популярных техник разведки. Теперь пользователи смогут обнаружить активность злоумышленников еще во время их попыток получить список учетных записей домена, сведения о парольной политике, перечень установленных приложений и служб, информацию о состоянии средств защиты.

«Отличить активность атакующих, которые проводят разведку, от легитимных запросов обычных пользователей непросто, — комментирует Антон Тюрин, руководитель отдела экспертных сервисов PT Expert Security Center. — Если злоумышленники действуют под учетной записью реального пользователя и используют встроенные утилиты, то их активность, как правило, теряется в потоке событий. Новый пакет экспертизы поможет обратить внимание специалистов по ИБ на события, которые на первый взгляд могут не вызывать подозрений».

Пакет экспертизы, посвященный тактике «Разведка» (Discovery), — это пятый пакет с правилами обнаружения атак по модели MITRE ATT&CK; всего в матрице ATT&CK описано 12 тактик. Пакеты, ранее загруженные в MaxPatrol SIEM, продолжают пополняться правилами по мере появления новых способов обнаружения атак. Так, одновременно с выходом пятого пакета экспертизы первый пакет из серии получил 14 правил корреляции для выявления техник выполнения кода и обхода защиты.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru