Positive Technologies открыла доступ к детектору вредоносных Python-пакетов

Positive Technologies открыла доступ к детектору вредоносных Python-пакетов

Positive Technologies открыла доступ к детектору вредоносных Python-пакетов

Positive Technologies запустила сервис PT PyAnalysis, предназначенный для обнаружения подозрительных и вредоносных Python-пакетов. Теперь компания объявила о старте сбора заявок на ранний доступ к новому инструменту.

Проблема разработчиков, использующих Python-пакеты, давно известна: приходится внимательно изучать внешние зависимости и учитывать их анализ при разработке.

Специалисты Positive Technologies на протяжении восьми месяцев изучали репозиторий PyPI и за это время смогли обнаружить 175 вредоносных пакетов. Интересно, что некоторые из них находились там с 2018 года.

Из вредоносных программ в таких пакетах были выявлены трояны, похищающие данные пользователей (63%), бэкдоры (20%), загрузчики (6%) и программы-вымогатели (1%).

Интересно также, что средняя продолжительность жизни вредоносного пакета до его удаления составила 13 дней. В течение этих двух недель злоумышленники могут неоднократно заразить устройства пользователей софта.

Авторы вредоносных пакетов маскируют их под легитимные и чаще всего применяют для кражи данных. Несмотря на собственную систему проверки кода на pypi.org (Malware Checks), эксперты Positive Technologies указывают на её несостоятельность: достаточно легко обходится.

По словам специалистов, PyAnalysis уникальна максимальной автоматизацией. Например, пользователь может через API отправить название Python-пакета на проверку, после чего получит оценку его опасности. Предусмотрены вердикты «clean», «suspicious», «malicious».

Более того, сервис подробно объяснит, почему тот или иной пакет является вредоносным. Оставить заявку на доступ к сервису можно на странице PT PyAnalysis.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru