Российская платформа виртуализации HOSTVM совместима с СЗИ Аккорд-KVM

Российская платформа виртуализации HOSTVM совместима с СЗИ Аккорд-KVM

Компании «ОКБ САПР» и HOSTVM провели тестирование на совместимость своих продуктов. В результате тестирования подтверждена совместимость Платформы виртуализации HOSTVM и СПО «Аккорд-KVM» (производства ОКБ САПР). По результатам оформлены сертификаты совместимости.

Платформа виртуализации HOSTVM предназначена для виртуализации серверов, рабочих мест, приложений и позволяет реализовать полнофункциональную инфраструктуру виртуализации корпоративного уровня с использованием российского ПО. Платформа виртуализации HOSTVM включена в Единый реестр российских программ для ЭВМ и баз данных Минкомсвязи России (№4407).

СПО Аккорд-KVM применяется для защиты инфраструктур виртуализации, построенных на базе KVM и использующих библиотеку libvirt (версии не ниже 1.2.8) в качестве инструмента управления гипервизором. Аккорд-KVM включен в Единый реестр российских программ для ЭВМ и баз данных Минкомсвязи России (№5802).

«Подтвержденная совместимость Платформы виртуализации HOSTVM и СПО СЗИ Аккорд-KVM позволяет гарантировать выполнение нормативных требований регуляторов по защите информации при обработке конфиденциальной информации в рамках виртуализованной среды и обеспечить гибкость конфигурации за счет того, что СЗИ Аккорд-KVM является наложенным инструментом и может быть использовано с наиболее актуальными версиями Платформы виртуализации HOSTVM», – прокомментировал Иван Климов, руководитель направления разработки.

«Поддержка ПО и оборудования различных вендоров, тестирование на совместимость с ними – прямая обязанность разработчика средств защиты информации, от того, как эта обязанность выполняется, зависит, по сути, возможность использования этих средств защиты. Однако для разработчиков платформ виртуализации такая инициатива на сегодняшний день является скорее исключением. Мы приветствуем эту инициативу HOSTVM и готовы всячески ее поддерживать, надеясь, что она положит начало тенденции», – рассказывает Игорь Григорьевич Назаров, генеральный директор ОКБ САПР.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Исследователи спрятали зловреда в модели нейросети, и это сработало

В Университете Китайской академии наук убедились, что использование технологии нейронных сетей для доставки вредоносного кода способно надежно скрыть его от антивирусов. Исследование показало, что в модели можно безбоязненно подменить до половины искусственных нейронов — потеря производительности составит менее 7%, и защитные сканеры вряд ли заметят присутствие зловреда.

Для экспериментов была выбрана (PDF) сверточная нейросеть AlexNet — классическая модель, зачастую используемая для проверки эффективности алгоритмов машинного зрения. Вооружившись несколькими образцами реальных вредоносов, исследователи по-разному прятали их в скрытых слоях сети, фиксируя процент замен и точность предсказаний при прогоне контрольных изображений.

В итоге оказалось, что в 178М-байтовую модель AlexNet можно внедрить до 36,9МБ стороннего кода с потерей производительности менее 1%. Проверка результатов с помощью 58 антивирусов из коллекции VirusTotal не дала ни одного положительного срабатывания.

Для проведения атаки злоумышленнику, со слов исследователей, нужно вначале построить нейросеть и потренировать ее на заранее подготовленном наборе данных. Можно также приобрести уже обученный образец, внедрить вредоносный код и убедиться, что его присутствие не влечет неприемлемую потерю производительности. Подготовленная модель публикуется в общедоступном хранилище и начинает раздаваться, например, как апдейт в рамках атаки на цепочку поставок.

Предложенный подход предполагает дизассемблирование вредоносного кода перед встраиванием в искусственные нейроны. Обратную сборку выполняет программа-загрузчик, запущенная на целевом устройстве. Исполнение зловреда при этом можно предотвратить, если настройки атакуемой системы предусматривают верификацию загружаемого ИИ-контента. Выявить непрошеного гостя сможет также статический или динамический анализ кода.

«Обнаружить такого зловреда с помощью антивирусов в настоящее время затруднительно, — комментирует известный ИБ-специалист Лукаш Олейник (Lukasz Olejnik). — Но причина лишь в том, что никому в голову не приходит искать его в подобном месте».

Эксперты предупреждают, что рост популярности технологии нейросетей открывает новые возможности для злоупотреблений. Ее можно использовать, например, для взлома CAPTCHA, троллинга, шантажа и мошенничества, а также засева бэкдоров (PDF). Исследование возможных сценариев абьюза ИИ — залог успешной борьбы с этой ИБ-угрозой.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru