PT NAD 11.1 научился выявлять ещё шесть вредоносных активностей

PT NAD 11.1 научился выявлять ещё шесть вредоносных активностей

PT NAD 11.1 научился выявлять ещё шесть вредоносных активностей

Positive Technologies выпустила новую версию системы PT Network Attack Discovery (PT NAD) под номером PT NAD 11.1. Разработчики добавили новые статистические и поведенческие модули, которые позволяют обнаруживать ранее неизвестные ICMP-туннели, аномалии в SMB-трафике, а также работы хакерских инструментов Cobalt Strike и Brute Ratel С4.

Помимо этого, специалисты добавили модуль, который подтверждает успешное использование уязвимостей на узлах.

Основной акцент в новом релизе был сделан на точном обнаружении атак при помощи поведенческого анализа трафика. Команда разработчиков PT NAD внедрила сложные алгоритмы, основанные на профилировании каждого устройства в сети, сборе данных и поиске отклонений, помимо традиционных сигнатурных методов. Это позволяет обнаруживать угрозы и аномалии с большей точностью, а также дает возможность настраивать продукт под конкретную инфраструктуру каждой компании.

PT NAD 11.1 способен обнаруживать скрытые каналы передачи данных через ICMP-туннели, которые используются злоумышленниками для поддержки связи со взломанной инфраструктурой. Также система определяет шифрованный протокол SMB и появление новых SMB-пайпов в трафике, которые используются киберпреступниками для обхода обнаружения.

Специалисты Positive Technologies разработали статистические модули, которые обнаруживают работу фреймворков Cobalt Strike и Brute Ratel C4, широко используемых в целевых атаках. Фреймворки позволяют атакующим взаимодействовать со скомпрометированными узлами и продвигаться внутри инфраструктуры. Новый модуль PT NAD также позволяет обнаруживать успешные попытки эксплуатации уязвимостей на узлах.

В новой версии PT NAD улучшен механизм исключений из ленты активностей, что позволяет операторам быстро удалять типичные для их инфраструктуры срабатывания и уменьшить количество ложноположительных срабатываний. Также были добавлены другие нововведения, включая возможность создания общих фильтров, проверки корректности захвата и обработки трафика, а также инженерные и UX-улучшения. Мастер настройки в новой версии помогает быстрее установить основные параметры работы PT NAD и упрощает развертывание продукта.

X запретила Grok «раздевать» людей на изображениях после скандала

Платформа X (прежний Twitter) Илона Маска объявила о новых ограничениях для своего ИИ-бота Grok после волны международной критики и расследований, связанных с генерированием непристойных изображений реальных людей — включая женщин и детей. Об этом компания сообщила 14 января.

Поводом стал резонанс вокруг так называемого Spicy Mode, который позволял с помощью простых текстовых запросов «раздевать» людей на фотографиях — например, «надень на неё бикини» или «убери одежду».

Эти возможности вызвали шквал жалоб, блокировки сервиса в отдельных странах и проверку со стороны регуляторов.

В X заявили, что приняли технические меры, чтобы пресечь подобные сценарии. В частности, компания начнёт блокировать по геолокации возможность создавать или редактировать изображения людей в «откровенной одежде» — бикини, нижнем белье и аналогичных образах — в тех юрисдикциях, где такие действия нарушают закон.

«Мы внедрили технологические ограничения, которые не позволяют Grok редактировать изображения реальных людей в откровенной одежде, включая бикини», — говорится в заявлении команды безопасности X.

Ограничения распространяются на всех пользователей, включая платных подписчиков.

Кроме того, в качестве «дополнительного уровня защиты» X решила оставить генерацию и редактирование изображений через Grok только для платных аккаунтов. В компании считают, что это позволит снизить риски злоупотреблений.

На ситуацию уже отреагировали европейские регуляторы. В Еврокомиссии заявили, что внимательно изучают дополнительные меры, принятые X, и проверят, действительно ли они способны защитить пользователей в ЕС. Представитель комиссии Томас Ренье отметил, что речь идёт о реакции на острую критику из-за непристойных изображений.

По данным недавнего исследования некоммерческой организации AI Forensics, более половины из 20 тысяч проанализированных изображений, созданных Grok, показывали людей в минимальном количестве одежды. Большинство из них — женщины, а около 2% персонажей выглядели как несовершеннолетние.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru