Эксперты нашли вредоносов в каждой промышленной и госкомпании

Эксперты нашли вредоносов в каждой промышленной и госкомпании

Эксперты нашли вредоносов в каждой промышленной и госкомпании

В каждой государственной и промышленной организации сидит вредоносная программа. К такому выводу пришли специалисты компании Positive Technologies по результатам мониторинга сетевой активности в 41 компании.

Такую статистику помогли собрать пилотные проекты по внедрению системы глубокого анализа сетевого трафика PT Network Attack Discovery (PT NAD) и комплекса для раннего выявления киберугроз — PT Anti-APT.

В итоге исследователи выявили подозрительную сетевую активность в 90% компаний. Использование инструментов для сканирования, несанкционированные попытки запуска процессов, сокрытие трафика — всё это попало в поле зрения экспертов.

А вот нарушить регламент ИБ умудрилась каждая проанализированная организация. Например, чаще всего компании использовали незащищённые протоколы передачи данных (64% кейсов). Эксперты подчёркивают, что в этом случае важная информация передаётся в открытом виде, что позволяет злоумышленнику перехватить трафик и «вытащить» из него учётные данные.

Также в ходе мониторинга Positive Technologies выявила 36 семейств вредоносных программ, среди которых были такие гиганты, как программа-вымогатель WannaCry, а также RTM, Ursnif и Dridex.

Как отметили эксперты, вредоносы оказались во всех исследуемых государственных и промышленных организациях. А в каждой третьей компании специалисты наткнулись на попытки эксплуатации уязвимостей в софте.

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

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

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