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.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru