Новый инструмент Kaspersky связывает семплы вредоносов с APT-группами

Новый инструмент Kaspersky связывает семплы вредоносов с APT-группами

Новый инструмент Kaspersky связывает семплы вредоносов с APT-группами

Разработчики антивирусной компании «Лаборатория Касперского» представили новый продукт, который поможет связать конкретные образцы вредоносных программ с киберпреступными группировками (APT-группы). Таким образом, исследователям в области кибербезопасности будет легче отслеживать и фиксировать атаки конкретных кибергрупп.

Новая разработка получила имя Kaspersky Threat Attribution Engine — это коммерческий продукт, доступный экспертам по всему миру. Kaspersky Threat Attribution Engine использует фирменный метод для сопоставления вредоносного кода с базой известных злонамеренных программ, а также для последующей связи этого кода с одной из киберпреступных группировок и её кампаниями.

Зачастую идентификация APT-группы, стоящей за конкретной кибератакой, представляет собой довольно сложную задачу, требующую много времени. Чтобы выявить операторов конкретного вредоноса, потребуются большие объёмы данных о киберугрозах, а также опытная команда исследователей.

В этом случае на помощь как раз может прийти Kaspersky Threat Attribution Engine, способный автоматизировать классификацию и идентификацию сложных вредоносных программ. Новый продукт основан на внутреннем инструменте «Лаборатории Касперского», который использует команда Global Research and Analysis Team (GReAT).

Kaspersky Threat Attribution Engine задействует базу данных вредоносных программ, используемых в целевых атаках (более 60 тыс. семплов). Также новый продукт содержит сведения о «чистых» файлах, собранных более чем за 22 года.

Всё это позволяет новой разработке «Лаборатории Касперского» быстро связывать новые кибератаки с известными хакерскими группами.

Почти 40% запросов к публичному ИИ оказались с корпоративными секретами

Почти 40% обращений сотрудников российских компаний к публичным ИИ-сервисам содержат конфиденциальную информацию. К такому выводу пришли аналитики ГК «Солар», изучившие 12 тыс. взаимодействий, зафиксированных во время пилотов DLP-системы Solar Dozor.

Исследование охватило 150 крупных организаций из финансового сектора, промышленности, ретейла, телекома, ИТ и госсектора в первом полугодии 2026 года.

Аналитики проверяли текстовые запросы, скопированные фрагменты, загружаемые файлы и попытки отправить данные во внешние ИИ-сервисы.

Среди обращений с конфиденциальной информацией 41% содержали исходный код и конфигурации, 30% — персональные, финансовые и другие чувствительные сведения, 18% — объекты интеллектуальной собственности. Оставшиеся 11% пришлись на пароли, токены и API-ключи. То есть некоторые сотрудники не просто просят нейросеть поправить запятую, а почти вручают ей ключи от корпоративной инфраструктуры.

Главными поставщиками секретов стали команды разработки — на них пришлось 43% таких событий. Специалисты отправляли ИИ код, журналы ошибок и технические описания для поиска сбоев, рефакторинга и подготовки тестов. Вместе с полезным контекстом наружу могли улететь сведения об архитектуре и внутренних системах.

Коммерческие подразделения сформировали ещё 26% обращений. В промпты попадали история переговоров, условия сделок, клиентские базы, договоры и материалы из CRM. Аналитики, маркетологи, кадровые и финансовые специалисты обеспечили 23% событий, остальные отделы — 8%.

Отдельное исследование УЦСБ и «Солара» показало, что 42,4% из 102 опрошенных компаний подозревали утечки через ИИ, а 8,1% уже сталкивались с реальными инцидентами. При этом треть организаций не применяет специальных мер защиты ИИ- и ML-систем.

В «Соларе» считают полный запрет публичных нейросетей нереалистичным. Вместо него компаниям предлагают утвердить разрешённые сервисы, разграничить доступ и контролировать содержание запросов. Иначе корпоративный ИИ-помощник быстро превращается в очень разговорчивого внештатного сотрудника.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru