Обновлённый PT NAD получил функциональность для threat hunting

Обновлённый PT NAD получил функциональность для threat hunting

Обновлённый PT NAD получил функциональность для threat hunting

Обновленная система определяет доменные учетные записи пользователей в сети, видит больше данных в зашифрованных SSH-сессиях и проводит автоматический ретроспективный анализ по всем спискам индикаторов компрометации. Такая функциональность пригодится специалистам для проведения расследований и проактивного поиска угроз (threat hunting).

Чтобы отследить действия злоумышленников, скомпрометировавших учетную запись, PT NAD теперь определяет учетные данные пользователя при аутентификации по протоколу Kerberos. Это дает возможность специалистам по информационной безопасности видеть доменную учетную запись, которая была использована в конкретной сессии. Сетевые соединения можно отфильтровать по логину пользователя и получить список тех, в которых он был использован.

Для выявления аномалий в зашифрованных соединениях PT NAD (начиная с десятой версии) проводит расширенный анализ зашифрованных сессий по протоколу SSH. Благодаря этому пользователям доступна дополнительная информация об SSH-соединениях:

  • тип трафика в зашифрованном соединении,
  • тип и количество неудачных попыток аутентификации,
  • наличие интерактивных данных в сессии, передача файлов и создание туннелей.

Такие данные дают специалистам по ИБ возможность выявлять, например, нетипичные способы аутентификации пользователей, атаки методом перебора, а также подозрительные туннели, входящие в топ наиболее часто выявляемой в отечественных организациях подозрительной сетевой активности.

Чтобы выявлять атаки, которые произошли в прошлом, PT NAD теперь анализирует сохраненные сессии по всем индикаторам компрометации, добавленным в продукт вендором или пользователем. В предыдущих версиях ретроспективный анализ был доступен только тем пользователям, которые подключили отдельный компонент по сбору индикаторов компрометации. Теперь ретроспективный анализ запускается автоматически, это позволит максимально быстро обнаружить признаки скрытого присутствия злоумышленника.

Для большей прозрачности сети в новой версии продукта расширен набор определяемых протоколов: PT NAD детектирует еще 7 новых протоколов, которые встречаются в сетях крупных российских компаний (общее же их число составляет 80). Определение протоколов дает понимание, в каком объеме и какого рода сетевые соединения устанавливаются внутри корпоративной сети.

Для удобства работы с PT NAD теперь пользователи могут включить автоматическое обновление данных на дашбордах с заданной периодичностью и из любого раздела системы перейти в справочный центр, аккумулирующий полную и актуальную на любой момент времени информацию по работе с продуктом. В новой вкладке браузера вы получите подробную информацию и инструкции по работе с функцией системы.

45% российских компаний внедряют ИИ без бюджета на его защиту

На ЦИПР-2026 представили первые данные исследования «Солара», Б1, Ассоциации ФинТех и HiveTrace о внедрении ИИ в российских компаниях. Картина получилась ожидаемая: бизнес активно тащит нейросети в процессы, но безопасность местами опять идёт где-то следом.

По данным исследования, около 80% российских компаний уже в том или ином виде интегрируют ИИ в бизнес-процессы.

Ещё 35% считают его стратегическим приоритетом на ближайшие годы. При этом 45% компаний не выделяют отдельный бюджет на защиту ИИ, а формализованные политики ИБ для ИИ-сервисов есть только у 25%.

То есть ИИ уже помогает писать код, обрабатывать документы, отвечать клиентам, прогнозировать спрос, искать недвижимость, оценивать чистоту автомобилей и даже подбирать шихтовые материалы для сталеплавильной печи. Но отдельный вопрос «а кто всё это будет защищать?» у многих пока обходится стороной.

В рамках сессии на ЦИПР-2026 эксперты привели кейсы «Ростелекома», «Делимобиля», Альфа-Банка, «АльфаСтрахования», ТМК и «Циана». Компании используют ИИ в контакт-центрах, базах знаний, разработке, триаже уязвимостей, динамическом ценообразовании, оценке фото, модерации, поиске недвижимости и промышленных расчётах.

При этом сами участники рынка хорошо понимают, где болит. Среди ключевых рисков использования ИИ компании называют утечки данных — их отметили 80% респондентов. Ещё 60% опасаются некорректной генерации контента, а 54% — компрометации источников данных и баз знаний.

Есть и внешние угрозы. Российские компании считают наиболее опасными автоматизацию разведки и атак с помощью ИИ (67%), генерацию вредоносного кода (54%) и дипфейки, которые усиливают социальную инженерию (51%).

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru