На The Standoff расскажут об уязвимостях машинного обучения

На The Standoff расскажут об уязвимостях машинного обучения

На The Standoff расскажут об уязвимостях машинного обучения

Все меньше времени остается до The Standoff — уникального глобального события в мире информационной безопасности. Мы вносим последние штрихи в инфраструктуру киберполигона, заканчиваем формирование red и blue teams и готовим программу конференции, которая станет важной частью мероприятия. Сегодня мы представляем первых докладчиков, чьи выступления уже включены в дискуссионную часть The Standoff. Итак, вот о чем они расскажут аудитории.

Уязвимости инфраструктуры машинного обучения

Бум искусственного интеллекта (ИИ) привел к появлению на рынке впечатляющих аппаратных и программных решений. В то же время массовое применение ИИ создает проблемы в разных областях, особенно в ИБ.

Сергей Гордейчик, признанный эксперт по информационной безопасности, расскажет о результатах практического исследования уязвимостей различных компонентов инфраструктуры ИИ, включая серверы NVIDIA DGX GPU, фреймворки машинного обучения PyTorch, Keras и TensorFlow, конвейеры потоковой обработки данных и специальные приложения, в частности медицинскую визуализацию и скрытые камеры с функцией распознавания лиц. Также будет представлен обновленный инструмент Grinder Framework для проведения масштабных исследований интернет-угроз.

Red teaming: уникальные способы перемещения внутри периметра

Лоуренс Эмер, исследователь уязвимостей компании DarkLab (PwC), за свою карьеру находил уязвимости среднего и высокого уровня опасности в продуктах Adobe, Carbon Black, CrowdStrike, eBay, Facebook, Microsoft, Sony, Yahoo. В ходе The Standoff Лоуренс расскажет о способах перемещения внутри периметра, о том, как злоумышленник достигает цели до того, как его обнаружат радары. Слушатели также узнают о фреймворках и инструментах «красных команд».

Как взломать приложение медицинской визуализации с помощью уязвимостей DICOM

Разработчик из компании BI.ZONE Мария Недяк познакомит слушателей с DICOM — это одна из ключевых технологий медицинской визуализации наряду с машинным обучением.

Мария проанализировала безопасность популярных серверов, протоколов и библиотек DICOM, используемых в системах медицинской визуализации. В ходе выступления она расскажет о наиболее интересных уязвимостях в экосистеме DICOM, продемонстрирует, как просто на самом деле можно обнаружить критически опасные уязвимости, и объяснит, как их быстро устранить.

SailfishOS: цифровые артефакты

Красимир Цветанов, эксперт по информационной безопасности, научный ассистент Университета Пёрдью, расскажет о SailfishOS — операционной системе для устройств на базе ядра Linux, которая используется в основном в мобильных телефонах. SailfishOS стремительно набирает популярность в России, Индии и Китае, где ее используют государственные органы и крупнейшие компании, например Huawei. Несмотря на это, защищенность операционной системы пока недостаточно исследована, и, судя по всему, с проблемами безопасности специалистам придется столкнуться в полевых условиях.

Докладчик продемонстрирует цифровые артефакты, которые могут быть использованы при расследовании инцидентов и которые находятся в файловой системе телефона под управлением SailfishOS версии 3.2. К важным артефактам в том числе относятся журналы вызовов, текстовые сообщения, службы определения местоположения, адресные книги.

Безопасность режима чтения в браузере Safari

Многим наверняка знакомо чувство раздражения, которое возникает при попытках прочитать увлекательную статью в интернете, сопровождающихся отключением рекламных баннеров и закрытием пикантных картинок. Чтобы покончить с этой досадной проблемой, производители добавили в браузер режим чтения.

Никхил Миттал, консультант по информационной безопасности из Payatu Software Labs в докладе «Как я испытывал на прочность режим чтения в браузере Safari» расскажет об основных недостатках этого режима, нарушающих политику безопасности.

Для участия в The StandOff достаточно подключиться к платформе, а также подать доклад в программу или зарегистрировать blue или red team.

Гарда NDR научилась искать скрытые атаки по поведению хостов

Компания «Гарда» обновила систему анализа сетевого трафика и выявления угроз «Гарда NDR». В новой версии появились механизмы автоматической оценки риска для хостов и кластеризации устройств на основе машинного обучения.

Главная идея обновления заключается в том, чтобы помочь специалистам по информационной безопасности быстрее находить действительно подозрительные события среди большого количества сетевой активности.

Для этого система анализирует поведение устройств в сети и группирует их по схожим признакам. Если один из хостов начинает заметно отличаться от других устройств своего кластера, это может указывать на аномалию или потенциальный инцидент.

Такой подход позволяет выявлять нестандартные сценарии атак, которые не всегда обнаруживаются классическими сигнатурными средствами защиты.

Параллельно в продукте появился риск-скоринг хостов. Вместо длинного списка разрозненных уведомлений аналитик получает ранжированный перечень узлов с оценкой потенциального уровня риска.

Для формирования этой оценки используются сразу несколько источников данных: сетевой трафик, телеметрия NetFlow, сигнатурный анализ, индикаторы компрометации и данные от механизмов Deception.

В компании отмечают, что подобное сочетание кластеризации и автоматической оценки риска реализовано в российских NDR-решениях впервые.

Обновление затронуло и другие компоненты системы. В продукт добавили поддержку цифровых отпечатков JA4 для анализа зашифрованного трафика, а также новую ML-модель для выявления автоматически сгенерированных доменов (DGA), которые часто используются для связи зловредов с управляющими серверами.

Кроме того, разработчики упростили развёртывание решения. В системе появились графический мастер установки и механизм автоматической загрузки политик из архивов. Также были расширены возможности интеграции с SIEM-платформами и доработан пользовательский интерфейс.

По данным компании, изменения затронули и процессы расследования инцидентов. Ряд операций теперь требует меньше действий со стороны аналитиков, что должно сократить время на обработку событий безопасности и снизить вероятность пропуска важных сигналов на фоне большого количества уведомлений.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru