Kaspersky запатентовала технологию на базе машинного обучения для MLAD

Kaspersky запатентовала технологию на базе машинного обучения для MLAD

Kaspersky запатентовала технологию на базе машинного обучения для MLAD

Важное событие для компании «Лаборатория Касперского» — антивирусный гигант запатентовал технологию на базе машинного обучения, которая поможет мониторить промышленные установки и другое сложное оборудование.

Российская федеральная служба Роспатент выдала патент под номером 2724716, подтверждающий уникальность разработки и авторство экспертов.

По словам представителей «Лаборатории Касперского», технология станет базой для Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection (MLAD) — детектора аномалий, который будет на раннем этапе выявлять и останавливать кибератаки, предотвращать отказы оборудования, сбои технологических процессов и разбираться с другими критическими ситуациями на производстве.

Kaspersky MLAD на голову выше классических систем мониторинга, поскольку последние используют жёстко заданные параметры, что ограничивает возможности операторов объекта.

Детектор аномалий от «Лаборатории Касперского» может анализировать взаимосвязь сигналов телеметрии, фиксировать их поведение и предсказывать технологические показатели на некоторое время вперёд.

Если Kaspersky MLAD выявит разницу между прогнозируемыми и фактическими значениями, которая превышает определённый порог, система сразу же сообщит об отклонении.

Узнать подробнее о детекторе аномалий можно по этой ссылке.

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

ИИ-помощник Claude провел для шпионов 30 атак, несколько — с успехом

Зафиксирован первый случай злоупотребления ИИ для почти полной (на 80-90%) автоматизации шпионских атак на госструктуры и крупные компании. Суммарно с помощью Claude было атаковано около 30 целей; в нескольких случаях взлом завершился успехом.

Инициатором необычной кампании, по данным Anthropic, являлась китайская APT-группа, идентифицируемая как GTG-1002. Мишени для проведения атак ее участники выбирали сами; их интересовали секреты госсектора, ИТ, финансовой сферы и химической промышленности.

Операторы ИИ-дирижера в ходе каждой многоступенчатой атаки вмешивались лишь 4-6 раз — когда надо было принять стратегическое решение по результатам выполнения задач агентскими Claude.

Эти исполнители определяли площадь атаки, сканировали целевую инфраструктуру в поисках уязвимостей, разрабатывали способы их использования и эксплойт-коды, воровали учетки и проверяли их дееспособность, собирали конфиденциальные данные.

Дискретные задачи ставились компонентам ИИ с тщательной формулировкой промптов и без раскрытия контекста, который бы мог выдать недобрые намерения.

 

Обнаружив атаки с использованием ее продукта, Anthropic запустила расследование, определила масштабы вредоносных операций и по итогам заблокировала ассоциированные аккаунты, а также уведомила потенциальных жертв и правоохранительные органы.

К счастью, в новой бочке дегтя присутствовала ложка меда: из-за склонности в галлюцинациям ИИ зачастую выдавал желаемое за действительное: рапортовал об успехах (краже актуальных учеток, обнаружении якобы неизвестных ранее уязвимостей), хотя действительность свидетельствовала об обратном.

Подобные ошибки говорят о том, что интеллектуальные помощники не способны самостоятельно проводить хакерские атаки — по крайней мере, на современном этапе развития 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