Makves DCAP получил детектор аномалий на основе поведенческого анализа

Makves DCAP получил детектор аномалий на основе поведенческого анализа

Makves DCAP получил детектор аномалий на основе поведенческого анализа

Российская компания Makves, занимающаяся разработкой программного обеспечения для мониторинга и аудита информационных ресурсов предприятия, сообщила о выходе новой версии системы аудита и управления информационными активами — Makves DCAP.

По словам разработчиков, они расширили функциональность системы, увеличили её производительность и улучшили пользовательский интерфейс.

Одними из важных нововведений стали многоуровневая система поиска, упрощённая навигация между объектами и возможность выявлять лишние права доступа к конфиденциальным данным.

В новом релизе появилась дополнительная точка контроля активности сотрудников в сети, а также добавился новый раздел «Риски».

В весеннем обновлении Makves DCAP к уже существующим стандартам (152-ФЗ, GDPR, PII и пр.) добавлены «Банковская тайна» и «Медицинская тайна».

Помимо этого, специалисты поработали над детектором аномалий на основе поведенческого анализа пользователей. Makves DCAP изучает поведение пользователей корпоративной сети, составляет шаблон нормального поведения сотрудника и сигнализирует, если текущая активность отклоняется от стандартной.

В основу поведенческого анализа заложен статистический метод. Makves DCAP накапливает статистику по среднему количеству событий, которые совершает пользователь в течение часа и в течение дня. Если количество событий превышает условную норму, то система отправляет уведомление оператору системы.

Подробнее о новых функциях можно почитать на сайте Makves.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В ChatGPT нашли семь уязвимостей, сливающих данные пользователей

Исследователи из компании Tenable сообщили о серии уязвимостей, затрагивающих модели GPT-4o и GPT-5, которые лежат в основе ChatGPT. Эти дыры позволяют злоумышленникам похищать личные данные пользователей из памяти и истории переписки бота — без ведома самих пользователей.

Всего специалисты выявили семь векторов атак, часть из которых OpenAI уже устранила. Главная проблема — так называемые «непрямые инъекции промпта» (indirect prompt injection).

С их помощью можно обмануть искусственный интеллект и заставить его выполнять вредоносные инструкции, даже если пользователь ничего не подозревает.

Среди найденных методов — внедрение команд через вредоносные сайты, запросы к ChatGPT с поддельными ссылками или командами, маскированными под разрешённые домены (например, через bing.com), а также скрытие вредоносных инструкций в коде веб-страниц. В одном из сценариев атаки злоумышленник мог «отравить» память ChatGPT, добавив туда свои команды через сайт, который пользователь попросил бота кратко пересказать.

Подобные инъекции не требуют от пользователя кликов или загрузки файлов — достаточно обычного запроса вроде «расскажи, что написано на этом сайте». Если страница уже проиндексирована поисковиком, ИИ мог выполнить вредоносный код автоматически.

 

Tenable отмечает, что такие атаки — проблема не только OpenAI. За последние месяцы исследователи обнаруживали похожие уязвимости в Claude, Copilot, и других ИИ-инструментах. Некоторые позволяли похищать данные, обходить фильтры безопасности или подменять ответы модели.

По словам экспертов, полностью устранить угрозу инъекций промпта в ближайшее время вряд ли удастся. Они рекомендуют разработчикам ИИ-сервисов тщательнее проверять механизмы безопасности и фильтры URL, чтобы свести риски к минимуму.

Не так давно мы рассуждали на тему «можно ли доверять GenAI». Рассматривали галлюцинации и контроль достоверности ИИ.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru