PT Network Attack Discovery отображает стадию атаки по матрице ATT&CK

PT Network Attack Discovery отображает стадию атаки по матрице ATT&CK

PT Network Attack Discovery отображает стадию атаки по матрице ATT&CK

Positive Technologies выпустила 9-ю версию системы анализа трафика PT Network Attack Discovery (PT NAD), которая позволит пользователям увидеть, на каком этапе находятся злоумышленники. Также в обновленной версии на 30% увеличено число определяемых протоколов, благодаря чему обеспечивается большая прозрачность сети.

В новой версии PT NAD появилась тепловая карта с тактиками по модели MITRE ATT&CK. Функция поможет пользователям понять, на какой стадии атаки находятся злоумышленники, и оперативно узнать о применяемых ими техниках. Чем больше атак на инфраструктуру организации совершено при помощи отдельной тактики, тем ярче цвет ее заливки. При выборе тактики на тепловой карте в интерфейсе PT NAD отображается список связанных с нею техник и количество попыток атак. Это, в свою очередь, позволит быстрее определить компенсирующие меры.

Рисунок 1. Виджет с тепловой картой тактик ATT&CK

В новой версии системы также расширен набор определяемых и разбираемых сетевых протоколов. Теперь PT NAD детектирует 73 протокола (вместо 56 в предыдущей версии). Среди новых — специфичные проприетарные протоколы, которые иногда встречаются в сетях крупных российских компаний.

Определение протоколов дает понимание, в каком объеме и какого рода сетевые соединения устанавливаются внутри корпоративной сети. Это особенно актуально в связи с растущей подозрительной активностью в сетевой инфраструктуре организаций России и стран СНГ — анализ их трафика показал, что следы компрометации имеют сети 97% крупных компаний.

Другие улучшения в обновленной версии PT NAD нацелены на повышение удобства работы с продуктом. Улучшены функции фильтрации сессий, появилась фильтрация данных по группам сетевых узлов и возможность экспортировать данные виджетов.

Сотни iOS-приложений с ИИ в App Store сливают данные пользователей

Исследователи обнаружили в App Store сотни приложений, сливающих пользовательские данные — от имён и адресов электронной почты до истории чатов. И что особенно показательно, подавляющее большинство таких приложений связано с ИИ.

На проблему обратили внимание авторы инициативы Firehound, которую ведёт исследовательская команда CovertLabs.

Проект сканирует и индексирует приложения в App Store, выявляя те, которые по неосторожности (или халатности) оставляют данные пользователей в открытом доступе. На это указал известный исследователь @vxunderground, который без лишних церемоний охарактеризовал происходящее как «slopocalypse» («слопокалипсис» — от «AI-slop» — прим. Anti-Malware.ru).

По состоянию на текущий момент проект Firehound выявил 198 iOS-приложений, которые в той или иной форме раскрывают пользовательские данные. Причём 196 из них грозят серьёзными утечками.

 

Антирекордсменом стало приложение Chat & Ask AI. Оно уверенно возглавляет рейтинги Firehound по количеству открытых файлов и записей: более 406 миллионов записей, относящихся к 18+ миллионам пользователей. И это не абстрактные метаданные — речь идёт о реальной пользовательской информации.

Исследователь @Harrris0n, один из участников проекта, отдельно прокомментировал находку, подчеркнув масштабы проблемы и её системный характер.

Большинство утечек связано с неправильно настроенными базами данных и облачными хранилищами. Во многих случаях приложения не только оставляют данные открытыми, но и фактически «помогают» исследователям — раскрывая схемы данных и точное количество записей.

Хотя наибольшее число проблемных приложений действительно относится к ИИ-сервисам (чат-боты, ассистенты, генераторы контента), список категорий куда шире. Среди них:

  • образование,
  • развлечения,
  • графика и дизайн,
  • здоровье и фитнес,
  • образ жизни,
  • социальные сети.

Публичная версия Firehound намеренно ограничена. Самые чувствительные результаты не выкладываются в открытый доступ — их сначала проверяют и редактируют, чтобы не усугубить ситуацию.

Хотя в соцсетях Firehound уже окрестили каталогом ИИ-слопа, сами авторы проекта осторожны в формулировках. Нет прямых доказательств, что эти приложения были созданы с помощью вайб-кодинга или автономных ИИ-инструментов. Да и сам термин больше отражает настроение, чем техническую суть проблемы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru