PT NAD теперь выявляет еще 33 подозрительные сетевые активности

PT NAD теперь выявляет еще 33 подозрительные сетевые активности

PT NAD теперь выявляет еще 33 подозрительные сетевые активности

Компания Positive Technologies выпустила новую версию PT Network Attack Discovery (PT NAD) — 10.2. В список подозрительных активностей, которые отслеживает система анализа трафика, добавлены еще 33. Система обнаруживает атаки сканирования, флуда и DDoS и обрабатывает трафик без потерь со скоростью до 10 Гбит/с.

В PT NAD также увеличилась скорость обработки трафика, обновился фильтр для узлов, участвующих в сетевом взаимодействии, и пополнился список определяемых протоколов. Начиная с предыдущего выпуска, выявленная с помощью модулей подозрительная активность выводится пользователю в единой ленте, что позволяет быстрее реагировать на угрозы.

В частности, юзер теперь может своевременно узнавать о таких потенциальных и явных нарушениях ИБ:

  • передача учетных данных в открытом виде;
  • обращения к внешним VPN и прокси-серверам (OpenVPN, SOCKS5);
  • использование инструментов удаленного администрирования (TeamViewer, AeroAdmin, RMS и проч.), выполнение удаленных команд с помощью PsExec и PowerShell;
  • активность вредоносного ПО;
  • срабатывание IoC;
  • использование словарных паролей;
  • подключение неизвестной DHCP-службы.

 

Из новшеств, которыми может похвастаться PT NAD 10.2, стоит особо отметить реализацию механизма обнаружения сканов, флуда и DDoS-атак, который к тому же способен обеспечить защиту от переполнения базы данных. Вместо раздельного сохранения информации о каждом соединении система создает всего две записи, но с агрегированными данными: одну — о сессии, другую — об атаке (в ленте активностей). Такое нововведение также повышает стабильность работы сенсора.

Кроме того, система анализа трафика научилась автоматически определять типы и роли узлов – участников подозрительной активности. По типу узлы разделяются на рабочие станции, серверы, мобильные устройства, принтеры. При определении их роли (функции) PT NAD руководствуется списком из 15 вариантов — DNS-сервер, VPN, контроллер домена, прокси-сервер, система мониторинга и т. п. Примечательно, что оба новых признака пользователь может переназначить вручную.

«Знания о том, из чего состоит инфраструктура компании, необходимы, чтобы качественно защищать ее и точно выявлять в ней атаки, — поясняет Дмитрий Ефанов, руководитель разработки PT NAD. — Эти сведения в PT NAD дают операторам безопасности понимание, какие в сети есть устройства и какие роли они выполняют, таким образом, помогая проводить инвентаризацию сети».

Повышение скорости PT NAD до десятков Гбит/с было достигнуто за счет использования DPDK (Data Plane Development Kit) — библиотеки Intel, способной, среди прочего, эффективно и без потерь захватывать трафик в Linux. Список определяемых и разбираемых протоколов теперь включает 86 позиций; в него добавлены такие варианты SQL, как MySQL, PostgreSQL, Transparent Network Substrate, а также протоколы системы Elasticsearch и печати PostScript.

ИИ-контент в России предложили маркировать добровольно

В России готовят правила для маркировки контента, созданного с помощью искусственного интеллекта. Но без обязательной плашки позора: пользователь сам будет решать, указывать ли, что картинка, видео или аудио сделаны нейросетью.

Такие положения вошли в законопроект о поддержке развития ИИ-технологий, который правительство внесло в Госдуму. Об этом РИА Новости сообщили в аппарате вице-премьера Дмитрия Григоренко.

Согласно документу, сервисы на базе больших ИИ-моделей должны будут дать пользователям техническую возможность маркировать созданные с их помощью аудио-, фото- и видеоматериалы.

Аналогичная обязанность появится и у владельцев соцсетей: они должны предусмотреть инструмент для размещения предупреждения об искусственном происхождении контента.

Но важный момент: маркировка будет добровольной. Законопроект не заставляет пользователей обязательно ставить предупреждение на каждый сгенерированный ролик, картинку или аудиофайл. Решение останется за автором.

В аппарате Григоренко объясняют это попыткой сформировать культуру честного взаимодействия с ИИ-контентом. Особенно такая маркировка может быть полезна в рекламе, образовании и массовых коммуникациях — там, где синтетический контент легко может ввести аудиторию в заблуждение.

При этом перед внесением в Госдуму законопроект заметно доработали с учетом замечаний бизнеса. Из него убрали обязательный контроль маркировки ИИ-контента для соцсетей и маркетплейсов. Причина практичная: надежных, массово доступных и недорогих инструментов для автоматического выявления генеративного контента пока просто нет.

Судя по всему, пока ставка делается не на жесткий контроль, а на добровольную прозрачность.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru