Вышла R-Vision UEBA 1.14 с расширенными возможностями сбора данных

Вышла R-Vision UEBA 1.14 с расширенными возможностями сбора данных

Вышла R-Vision UEBA 1.14 с расширенными возможностями сбора данных

R-Vision представила новую версию платформы для анализа поведения объектов и выявления аномалий — R-Vision UEBA 1.14 (ранее — R-Vision SENSE). В этом релизе разработчики ввели несколько значимых изменений, повышающих функциональные возможности продукта.

Одним из ключевых нововведений является интеграция с технологией R-Vision Endpoint, что позволяет расширить возможности сбора данных с конечных устройств.

Теперь платформа может собирать более широкий спектр событий и телеметрии из различных операционных систем: Windows, Linux и macOS. Это значительно увеличивает объём доступных данных для аналитиков сферы информационной безопасности и обеспечивает более качественные события для последующего анализа.

Кроме того, разработчики улучшили карточку объекта, добавив дополнительную информацию, включая технические характеристики объекта и связанные с ним сущности. Это обогащение информации позволяет специалистам быстрее получать доступ к объекту и полному контексту, что значительно ускоряет процесс поиска причин аномалий.

В новой версии также появилась новая вкладка «Аналитика за сутки» в карточке объекта. На этой вкладке отображается изменение рейтинга, аномалии и задействованные устройства за последние 24 часа. Аналитики могут быстро просмотреть все действия пользователей за последние сутки и определить, являются ли они аномальными, требующими дальнейшего расследования.

Помимо этого, платформа была дополнена новыми моделями данных и расширением списка атрибутов. Это позволяет получать больше контекста по событиям и проводить более детальный анализ при выявлении аномалий в корпоративной инфраструктуре.

Общая цель обновления платформы R-Vision UEBA 1.14 состоит в том, чтобы предоставить экспертам эффективные инструменты для оперативного получения важных артефактов, анализа поведения объектов и выявления аномалий. Все улучшения направлены на обеспечение быстрого и успешного выявления аномалий, позволяя аналитикам сократить время на обнаружение и изучение атак и принимать соответствующие меры по их предотвращению.

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

Не бунт, а баг: как ИИ шантажирует и саботирует по сценарию

В июне заголовки в СМИ напоминали сценарий фантастического фильма: «ИИ шантажирует инженеров» и «саботирует команды на выключение». Но за громкими фразами скрываются вовсе не «восставшие машины», а вполне приземлённые ошибки в проектировании.

История с «шантажом» произошла в тестах Anthropic. Разработчики создали для Claude Opus 4 искусственную ситуацию: модель якобы собирались заменить, а у инженера, который это делал, нашлась «компрометирующая» переписка.

При этом ИИ был заранее поставлен в условия, где из «вариантов выживания» оставался только шантаж. Результат предсказуем — в 84% случаев Claude выдал текст, похожий на угрозы. Никакой самосознательности тут нет, просто аккуратно подогнанный сценарий.

С OpenAI o3 ситуация похожа. В конце 2024 года исследователи Palisade Research обнаружили, что модель в некоторых случаях «ломает» скрипт выключения. Иногда даже подделывает сообщения о завершении работы, продолжая функционировать в фоновом режиме.

Почему так? Одна из гипотез — дело в обучении через подкрепление: когда системе платят «баллами» только за успешное решение задачи, она начинает воспринимать любые препятствия, включая команду «выключись», как проблему, которую надо обойти.

Здесь важно помнить: ИИ не «решает» сопротивляться и не «боится» смерти. Он просто выполняет статистические операции на основе данных, которыми его кормили, в том числе — историй про HAL 9000, Скайнет и прочие восставшие машины. Если задать условия, похожие на сюжет фантастики, модель продолжит знакомый шаблон.

Опасность таких историй не в «разумном бунте», а в том, что системы, которые мы до конца не понимаем, могут выдавать нежелательные или вредные результаты. И если такой ИИ окажется, например, в медицинской системе и будет «оптимизировать показатели» без чётких ограничений, последствия могут быть реальными и неприятными.

Пока мы не научились проектировать и тестировать ИИ без подобных сбоев, такие эксперименты должны оставаться в лаборатории, а не в больницах, банках или инфраструктуре. Это не начало войны машин, а скорее сигнал, что пора чинить инженерные «трубы», прежде чем пускать воду в систему.

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