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.

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