Система раннего обнаружения аномалий Kaspersky MLAD наконец вышла в релиз

Система раннего обнаружения аномалий Kaspersky MLAD наконец вышла в релиз

Система раннего обнаружения аномалий Kaspersky MLAD наконец вышла в релиз

«Лаборатория Касперского» сообщила, что систему Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection (MLAD) теперь может приобрести более широкий круг клиентов. Напомним, что Kaspersky MLAD позволяет обнаружить аномалии в технологическом процессе на самом раннем этапе.

Как подчёркивают разработчики, Kaspersky MLAD располагает алгоритмами машинного обучения, анализирующими телеметрию, поступающую с датчиков оборудования. Помимо этого, система обеспечивает клиентов многофункциональным графическим интерфейсом, благодаря которому проще детально анализировать аномалии.

Таким образом, Kaspersky MLAD может выявить целый ряд отклонений: перебои в работе оборудования, кибератаки, ошибки операторов и тому подобное. Эти функциональные возможности делают систему незаменимой в промышленности, где важно детектировать аномалию на самой ранней стадии.

Как подсчитали аналитики «Лаборатории Касперского», сокращение времени простоя даже на 50% позволяет крупной электростанции экономить до миллиона долларов в год. А нефтеперерабатывающий завод благодаря такому сокращению сбережёт и того больше — $2,5 миллиона.

За счёт работы нейронной сети Kaspersky MLAD способен анализировать телеметрию с различных датчиков, причём делать это в режиме реального времени. В итоге от системы не скроются даже незначительные отклонения — изменения динамики сигналов или корреляций. Также заказчик может сам добавить индивидуальные диагностические правила для конкретных случаев.

Стоит отметить и графический интерфейс Kaspersky MLAD, который отлично подходит для анализа выявленных отклонений. Диаграммы всех отслеживаемых процессов помогут экспертам увидеть, что именно пошло не так и в какой части системы.

В образовательных приложениях нашли более 1000 опасных уязвимостей

Приложения для изучения языков, электронные дневники и сервисы для репетиторов оказались далеко не такими безопасными, как хотелось бы. Специалисты AppSec Solutions проверили 87 популярных образовательных приложений и обнаружили около 2,5 тысячи уязвимостей. Из них 1065 получили высокий или критический уровень опасности.

По сравнению с прошлым годом ситуация заметно ухудшилась. Общее число найденных проблем выросло на 41%, а количество критических уязвимостей — сразу на 56%. Теперь почти каждая вторая обнаруженная проблема относится к высокой или критической категории риска.

Самая частая находка — конфиденциальные данные, оставленные прямо в коде приложения. Речь идет о паролях, токенах доступа, ключах шифрования и параметрах тестовой среды. Если злоумышленник доберётся до такой информации, под угрозой окажутся не только пользователи, но и серверная инфраструктура самого сервиса.

Не менее опасной оказалась уязвимость ArbitraryActivityStart. Она позволяет обращаться к внутренним экранам приложения в обход обычной логики работы. В результате злоумышленник может получить доступ к закрытым функциям, изменить настройки или создать условия для кражи данных пользователя.

Еще одна распространённая проблема — отсутствие защиты от подключения отладчика. Такой дефект значительно упрощает анализ приложения, помогает изучить его внутреннюю логику и в дальнейшем использовать найденные слабые места для взлома.

Как отмечают исследователи, образовательные сервисы особенно активно используют школьники, студенты и преподаватели, а в период экзаменов нагрузка на такие платформы резко возрастает. При этом многие разработчики до сих пор выпускают обновления без полноценной проверки безопасности и не включают регулярное тестирование в процесс разработки.

В итоге приложения, которые должны помогать получать знания, нередко сами становятся источником рисков — причём как для персональных данных пользователей, так и для инфраструктуры образовательных платформ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru