Начались публичные киберучения на инфраструктуре Positive Technologies

Начались публичные киберучения на инфраструктуре Positive Technologies

Начались публичные киберучения на инфраструктуре Positive Technologies

Стартовали новые публичные киберучения на инфраструктуре компании Positive Technologies. В ходе этих мероприятий специалисты планируют продемонстрировать эффективность результативной кибербезопасности на практике.

В киберучениях принимает участие команда этичных («белых») хакеров под названием TSARKA, которая в течение трёх месяцев будет атаковать действующую инфраструктуру Positive Technologies.

Играющие роль атакующих специалисты попытаются реализовать так называемые недопустимые события: извлечь конфиденциальную информацию, похитить деньги со счетов, получить доступ к клиентам Positive Technologies или внедрить вредоносный код в продукты.

В прошлом ИБ-гигант уже организовывал три серии киберучений, в которых принимали участие разные команды атакующих. Их итоги вылились в проведение около 150 мероприятий, направленных на улучшение защиты Positive Technologies.

Специалисты центра мониторинга и реагирования на киберинциденты (Security Operations Center, SOC) будут пытаться остановить нападающих так же, как это было бы в реальных условиях. В целом условия киберучений максимально приближены к реальности.

У атакующей команды фактически не будет ограничений: она может использовать любые инструменты для взлома, прибегать к методам социальной инженерии и фишинга, а также атаковать любые элементы инфраструктуры в какое угодно время суток.

Умным агентам строят цифровые клетки: в России рождается новый рынок ИБ

Крупные российские компании разрабатывают системы контроля автономных ИИ-агентов. Спрос на такие решения растёт вслед за способностями нейросетей: вчера они сочиняли письма, а сегодня уже запускают код, открывают файлы и самостоятельно ходят по корпоративным системам. Оставлять такого сотрудника без присмотра становится опасно.

Основой нового направления стала инфраструктура harness — программная обвязка вокруг языковой модели, сообщают «Известия».

Она подключает память, данные и внешние инструменты, определяет доступные агенту действия и решает, когда нужно остановиться и позвать человека.

Собственные harness-решения создают Яндекс, MWS AI, «Сбер» и другие компании. Они разрабатывают маршрутизацию запросов между моделями, контроль расхода вычислительных ресурсов, мониторинг операций и защитные барьеры.

В Т1 сообщили, что за год число запросов бизнеса на механизмы контроля ИИ-агентов выросло примерно втрое. Около 80% обращений связаны с доступом к корпоративным данным, предотвращением утечек и обязательным подтверждением критических решений человеком.

Наиболее активно такими системами интересуются банки, промышленность, государственные организации и ретейл. По оценке ГК «Солар», российский рынок продуктов для защиты ИИ уже в 2026 году может достичь 1-2 млрд рублей, а вместе с услугами — 4 млрд. К концу десятилетия другие эксперты допускают рост сегмента до 3-8 млрд рублей.

Отдельный риск заключается в том, что языковая модель не всегда способна отличить данные от инструкции. Вредоносная команда, спрятанная в письме или документе, может заставить агента выполнить опасное действие. Поэтому контроль должен работать за пределами самой LLM: проверять запросы, ответы и обращения к инструментам.

Представители ФСТЭК России считают, что угрозы передачи конфиденциальной информации в сторонние ИИ-сервисы уже покрываются действующими требованиями. Минцифры продолжает работу над регулированием отрасли.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru