Власти США построят ИИ-песочницу для оттачивания навыков киберобороны

Власти США построят ИИ-песочницу для оттачивания навыков киберобороны

Власти США построят ИИ-песочницу для оттачивания навыков киберобороны

Американское Агентство по кибербезопасности и защите инфраструктуры (CISA) и директорат науки и технологий в составе Министерства внутренней безопасности США запустили проект по созданию новой среды аналитики, способной ускорить принятие решений по защите инфраструктуры в условиях быстро меняющегося ландшафта киберугроз.

Итоговая платформа CAP-M (Advanced Analytics Platform for Machine Learning, ранее CyLab) должна обеспечить тренировочную площадку для госструктур и частных организаций, где можно будет обмениваться опытом отражения кибератак и опробовать новейшие методы и инструменты анализа данных, в том числе полагающиеся на ИИ и машинное обучение.

Согласно утвержденному плану (PDF), работа над проектом включает создание прототипа многооблачной приватной среды для коллективной работы, исследование передовых технологий анализа данных, собранных из различных источников, а также разработку и автоматизацию рабочего цикла анализатора, использующего алгоритмы машинного обучения.

«Полномасштабная CAP-M будет включать многооблачную среду и множество структур данных — логическую базу данных, облегчающую доступ к наборам данных CISA, и приближенную к рабочим условиям среду для тестирования реальных решений», — сказано в анонсе правительства США.

Информация, собранная в ходе экспериментов, будет расшарена в госсекторе, академических кругах и среди представителей частного бизнеса. Сроки реализации проекта пока не назначены, и отсутствие конкретики, а также всеобъемлющие цели вызвали неоднозначную реакцию в ИБ-сообществе. 

Опрошенные The Register специалисты отметили, что в лабораторных условиях редко воспроизводятся сложность и фоновый шум реальной рабочей среды, поэтому CAP-M может оказаться хорошим решением этой проблемы. Вместе с тем использование ИИ и машинного обучения потребует солидного массива данных для тренировки системы; не исключено, что с этой целью придется создать автомат для проведения атак, особую форму алертов и новые способы распознавания ложных сигналов.

Многим импонирует идея объединить разрозненные ИБ-исследования и разработки в одном месте и сделать их общим достоянием, однако экспертов тревожит вопрос безопасности подобной платформы. Спонсируемые государством хакеры смогут изучить сильные и слабые стороны CAP-M и создать эксплойты или навести белый шум, способный ввести в заблуждение ИИ-анализаторы.

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru