PT Sandbox научилась незаметно выявлять руткиты в процессе их работы

PT Sandbox научилась незаметно выявлять руткиты в процессе их работы

PT Sandbox научилась незаметно выявлять руткиты в процессе их работы

Компания Positive Technologies анонсировала выпуск PT Sandbox 2.4. Новая версия защитного плагина примечательна тем, что способна обнаружить неизвестный ранее руткит не только на этапе его установки, но и после запуска, притом незаметно для автора атаки.

Злоумышленники используют руткиты для маскировки своего присутствия в системе или сети, однако создание такого вредоноса требует хорошей технической подготовки — или финансовых вложений. Проведенное в Positive Technologies исследование показало, что последние десять лет руткиты наиболее часто применялись в целевых атаках на госструктуры (44%), а также НИИ и образовательные учреждения (38%).

Существующие методы сигнатурного и поведенческого анализа позволяют обнаружить только известные руткиты. К тому же все они предполагают запуск защитного средства в ОС, что может насторожить злоумышленников и повлечь блокировку. Разработанная в PT технология обеспечивает не только проактивное выявление таких угроз, но также скрытность проводимого анализа.

«Главная особенность технологии Positive Technologies состоит в том, что она находится за пределами ОС, то есть работает безагентно, — комментирует Алексей Вишняков, руководитель отдела обнаружения вредоносного ПО экспертного центра безопасности в компании. — Это позволяет PT Sandox детектировать руткиты не только на стадии установки, когда злоумышленники выполняют ряд вредоносных или как минимум подозрительных действий, но еще и после заражения системы. Этот подход пока не имеет аналогов на российском рынке сетевых песочниц».

Поддержка технологии проактивного и незаметного обнаружения руткитов предлагается пользователям PT Sandbox как опция и будет перенесена в последующие выпуски песочницы. Пока же ею можно воспользоваться, обновив продукт до версии 2.4.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru