PT Sandbox поддерживает технологии обмана (deception)

PT Sandbox поддерживает технологии обмана (deception)

PT Sandbox поддерживает технологии обмана (deception)

Песочница Positive Technologies теперь поддерживает технологии обмана (deception-технологии), направленные на создание ловушек для вредоносных программ. Приманки, имитирующие в изолированной виртуальной среде настоящие файлы, процессы или данные, провоцируют вредоносы на взаимодействие и тем самым помогают выявить присутствие хакеров в инфраструктуре.

Ключевым изменением в PT Sandbox 2.2 стали приманки, которые могут спровоцировать инструменты взломщика на то, чтобы проявить себя. В частности, это файлы-приманки, содержащие поддельные учетные записи пользователей, файлы конфигурации или другую конфиденциальную информацию, потенциально интересную атакующему. При попытке кражи таких данных PT Sandbox оперативно выявит угрозу. Примерно так же действуют и процессы-приманки: они имитируют работу банковских приложений, программ разработчиков или обычную пользовательскую активность, и продукт выявляет попытки злоумышленников вмешаться в них.

«Эффективность песочницы зависит, с одной стороны, от способности оставаться незамеченной для вредоносов, а с другой — от среды, которая должна быть максимально похожа на привычное окружение пользователя, — говорит Алексей Вишняков, руководитель отдела обнаружения вредоносных программ экспертного центра безопасности Positive Technologies (PT Expert Security Center). — Зловреды чаще всего ищут интересные им файлы, работающие процессы, изменения в буфере обмена. Злоумышленникам это нужно для кражи конфиденциальной информации, а в песочницах используется как своеобразный триггер. Если в системе мало процессов, нет нужных файлов и прочих признаков работы пользователя, то ВПО просто не будет ничего делать, посчитав систему неинтересной. Развивая deception-технологии в нашей песочнице, мы побуждаем вредоносные программы к активным действиям и тем самым помогаем своевременно их выявлять, улучшая качество защиты».

Также технологии обмана в PT Sandbox 2.2 реализованы в поддельных, но корректных по формату приватных данных: например, пароли или номера карт помещаются в виде приманки в буфер обмена пользователя, который так любят перехватывать трояны-шпионы.

«Компания должна выстраивать защиту исходя из того, какие риски считает наиболее приоритетными, — комментирует Ксения Кириллова, менеджер по продуктовому маркетингу Positive Technologies. — Ключевой набор приманок, который наши эксперты сформировали, исследуя деятельность хакерских группировок, доступен нашим заказчикам "из коробки". Однако при необходимости мы можем добавить в PT Sandbox дополнительные приманки по запросу клиента. Это сделает защиту более персонализированной и позволит компании нивелировать угрозы, направленные на системы, которые критически важны для конкретного бизнеса».

Для более точной имитации работы пользователя в виртуальные среды PT Sandbox разработчики добавили дополнительные программы: видеоплеер, оптимизатор системы, платформа для видеосвязи, эмуляторы промежуточного кода. Также теперь продукт покрывает еще больше существующих уязвимостей в офисных и других приложениях — этого удалось достичь благодаря расширению числа версий софта, установленного в песочнице.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru