Comodo опубликовала на GitHub исходный код EDR-системы

Comodo опубликовала на GitHub исходный код EDR-системы

Comodo опубликовала на GitHub исходный код EDR-системы

Comodo на этой неделе открыла исходный код системы обнаружения целевых атак на конечных точках сети (Endpoint Detection and Response, EDR). Таким образом, компания стала первым крупным вендором, сделавшим подобный шаг.

Речь идёт о системе OpenEDR, исходный код которой Comodo выложила на GitHub. К слову, ещё в сентябре компания обещала открыть OpenEDR.

Напомним, что EDR-системы предназначены для более проактивного похода, что отличает их от классических антивирусных решений. Endpoint Detection and Response мониторит подозрительную активность на конечных точках и в локальной сети.

Если такая система обнаружит странное поведение, ИТ-специалистам придёт специальное уведомление. В результате у компании будет шанс провести оперативное расследование выявленной аномалии.

Что касается Comodo, то решение опубликовать исходный код хорошо прокомментировал Алан Кнепфер, директор по доходам:

«Мы открываем нашу EDR-систему, поскольку ощущаем потребность вовлекаться в борьбу с киберугрозами, так как число последних постоянно растёт. И дело тут не в прибыли и возможности что-то кому-то продать».

Технический разбор OpenEDR можно найти по этой ссылке, а форум поддержки находится здесь.

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