Платформу Group-IB TI&A интегрировали с Microsoft Azure Sentinel

Платформу Group-IB TI&A интегрировали с Microsoft Azure Sentinel

Платформу Group-IB TI&A интегрировали с Microsoft Azure Sentinel

Group-IB и Microsoft объявили об интеграции Azure Sentinel с системой Group-IB Threat Intelligence & Attribution (TI&A). Напомним, что Group-IB TI&A представляет собой платформу киберразведки, а облачное решение Azure Sentinel предназначено для управления информационной безопасностью.

Как сообщили представители корпорации из Редмонда, Group-IB стала первым разработчиком в России и СНГ, чья платформа прошла интеграцию с Azure Sentinel.

Group-IB Threat Intelligence & Attribution входит в экосистему продуктов Group-IB, ориентированных на сбор данных о киберугрозах и операциях киберпреступников. В начале марта мы опубликовали обзор, в котором вы можете познакомиться с особенностями и функциями этой платформы.

Любой исследователь, взявший на вооружение Group-IB TI&A, может пользоваться крупнейшей коллекцией данных, собранных в даркнете, автоматизированным графовым анализом и моделью профилирования киберпреступных группировок.

Примечательно, что Group-IB Threat Intelligence & Attribution хранит данные об IP-адресах, доменах, инфраструктурах и субъектах угроз за последние 15 лет. Платформа фиксирует даже те сведения, которые киберпреступники пытались скрыть.

Специалисты Group-IB и Microsoft поставили задачу — загрузить базы знаний Group-IB TI&A в Azure Sentinel, открывая возможность для автоматического сканирования и обнаружения индикаторов компрометации (IoC), что впоследствии позволяет изучить и проанализировать действия преступников.

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