Xello Deception 5.0 позволяет гибче адаптироваться под изменения бизнеса

Xello Deception 5.0 позволяет гибче адаптироваться под изменения бизнеса

Xello Deception 5.0 позволяет гибче адаптироваться под изменения бизнеса

Компания Xello, разработчик российского решения класса Distributed Deception Platform (далее — DDP), представила пятую версию платформы для предотвращения целенаправленных атак — Xello Deception.

Среди ключевых отличий релиза: гибкая встраиваемость платформы с внутренней инфраструктурой предприятия и с внешними системами кибербезопасности, а также дополнительные возможности для работы с киберинцидентами. Улучшения позволяют более точно выявлять нелегитимные действия в сети и повышать эффективность реагирования.

Для анализа особенностей инфраструктуры любого бизнеса и генерации максимально реалистичных ложных данных в Xello Deception 5.0 реализовано автоматическое подтягивание новых серверов прямо из веб-интерфейса. Также благодаря открытому API решение способно гибко интегрироваться с внешними системами кибербезопасности. В новой версии реализован доступ к Swagger (инструмент, который позволяет создавать и визуализировать описание API на основе стандарта OpenAPI). Теперь можно смотреть и тестировать интеграции через API прямо внутри веб-интерфейса.

Изменён механизм управления типами приманок, который разбивает их на категории. Каждая категория характеризует область использования программного обеспечения, к которому относится приманка. Оператор системы может присваивать хостам через политики как целиком категории, так и отдельные типы приманок. Это позволяет более точечно конфигурировать их распространение по конкретным хостам.

Для удобной работы с киберинцидентами был переработан механизм фильтров. Теперь оператор системы всегда остаётся в их контексте, выполняя операции с несколькими активностями (не нужно открывать отдельное окно или скроллить).

Ещё одно нововведение пятой версии — карта с тактиками по модели MITRE ATT&CK в карточке инцидента. Это помогает оператору системы понять, на какой стадии находится злоумышленник и узнать о применяемых техниках и тактиках (TTP).

«Мы стараемся формировать стандарт решений класса DDP на российском рынке, ориентируясь на потребности наших пользователей и одновременно совершенствуя платформу технологически. Это наглядно продемонстрировано в новой версии Xello Deception, где мы значительно расширили её функциональные возможности, полностью поменяли интерфейс системы и упростили работу с ней для обычных пользователей», — комментирует технический директор Xello Алексей Макаров.

Разработчики также объявили о планах развития нового модуля, который позволит эмулировать большое количество типов устройств. Это позволит создавать ложных слой на все уровнях (стека, протоколов, прикладном и физическом).

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