UserGate ускорил NGFW более чем в 4 раза

UserGate ускорил NGFW более чем в 4 раза

UserGate ускорил NGFW более чем в 4 раза

Российский разработчик ИБ решений сразу вслед за релизом седьмой версии собственной операционной системы – основы экосистемы UserGate SUMMA, включающей в себя UserGate NGFW – в рамках фестиваля кибербезопасности Positive Hack Days объявил о старте следующего этапа внедрения в коммерческую эксплуатацию программно-аппаратного комплекса UserGate FG, представляющего собой NGFW высокой производительности.

По итогам успешных лабораторных испытаний прототипа несколько десятков готовых платформ поступили в тестовую эксплуатацию клиентам UserGate, пожелавших принять участие в их пилотировании.

«Задача UserGate FG – обеспечить потребность в защите высоконагруженных систем: ЦОДов, инфраструктуры телеком-операторов и т.д. Скорость обработки трафика платформой достигает 160 ГБ/с, что является рекордным для России показателем производительности решений класса NGFW, – прокомментировал менеджер по развитию UserGate Иван Чернов. По его словам, высокие скорости передачи данных в современном интернете требуют разработки гораздо более производительных NGFW, чем могут предложить сейчас большинство российских разработчиков: «Некоторые аналитики считают, что 40 ГБ/c – это максимум, который может выжать центральный процессор аппаратных платформ, используемых в России. С ограничением вынуждены были мириться как заказчики, так и поставщики продуктов. Но мы решили все изменить и у нас получилось, нам удалось обойти аппаратное ограничение и ускорить NGFW сразу более, чем в 4 раза», – сообщил Иван Чернов.

Разработкой аппаратной платформы UserGate FG занималась команда конструкторского бюро компании в Новосибирске. В ее архитектуру включена собственная FPGA-плата, или программируемая логическая интегральная схема (ПЛИС). Как правило, она выступает в качестве сопроцессора, который занимается решением точечных задач устройства. FPGA-плата ускорила функцию межсетевого экранирования – обработку сетевых пакетов на третьем и четвертом уровне модели OSI.

Ускорение межсетевого экранирования – не единственное преимущество UserGate FG. В ближайших версиях разработчик планирует увеличить производительность других процессов. В их числе – задачи систем обнаружения вторжений и детектирования приложений. Более того, уже сейчас UserGate FG можно использовать в качестве балансировщика трафика.

Также, как отмечает разработчик, изменения в новых версиях коснутся непосредственно FPGA-платы. Она станет еще быстрее и производительнее. А это значит, что пользователи получат еще больше возможностей для применения уникального устройства от технологического лидера рынка.

После завершения пилотных проектов на стороне участвующих в тестировании заказчиков, UserGate официально объявит о старте широкой коммерческой эксплуатации платформы.

Другие интересные подробности о платформе UserGate FG можно узнать здесь: https://fg.usergate.com/

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Gemini Trifecta: уязвимости в Google Gemini позволяли красть данные

Исследователи выявили три серьёзные уязвимости в экосистеме Google Gemini, получившие общее название «Gemini Trifecta». С их помощью злоумышленники могли украсть сохранённые данные пользователей и даже отследить их местоположение в реальном времени.

Google уже устранила проблемы, но история наглядно показывает: ИИ может быть не только целью атак, но и самим вектором.

Что нашли специалисты:

  • Gemini Cloud Assist. Уязвимость позволяла внедрять вредоносные подсказки через HTTP User-Agent в логах. Когда пользователь просил Gemini проанализировать эти записи, ИИ мог обработать скрытые команды атакующего.
  • Модель персонализации поиска. Здесь злоумышленники могли подмешивать вредоносные запросы в историю браузера. Позже ИИ воспринимал их как легитимные инструкции.
  • Инструмент браузинга Gemini. Самая опасная ошибка: ИИ можно было заставить переходить по вредоносным ссылкам со «вшитыми» данными пользователя в параметрах URL. В итоге персональная информация оказывалась на сервере злоумышленника.

Атаки строились в два этапа: сначала — внедрение скрытых подсказок (через логи или историю поиска), затем — незаметная утечка данных. Исследователи показали, что так можно было украсть предпочтения пользователя, его локацию и другие конфиденциальные сведения.

 

Причём всё выглядело как обычная работа ассистента: запрос «подведи итоги» или «проанализируй логи» на самом деле запускал сценарий кражи данных.

 

Google закрыла уязвимости разными методами: изменила обработку ссылок в Cloud Assist, откатила модель персонализации поиска и добавила защиту от prompt injection, а также ограничила возможности браузинга.

Эксперты отмечают: случай с «Gemini Trifecta» подчёркивает, что традиционных методов киберзащиты уже недостаточно. ИИ можно «обмануть» не эксплойтами, а продуманными подсказками, поэтому компаниям нужно выстраивать новые подходы к контролю и защите ИИ-сервисов.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru