PT NAD расширил ML-возможности профилирования, научился детектить Telegram

PT NAD расширил ML-возможности профилирования, научился детектить Telegram

PT NAD расширил ML-возможности профилирования, научился детектить Telegram

В PT Network Attack Discovery версии 12 расширены возможности выявления аномалий через профилирование, анализа шифрованного трафика. Добавлена поддержка Debian 11 и Astra Linux 1.7.4/5, экспертные модули теперь обновляются автоматом.

Свои основные возможности NTA-решение Positive Technologies реализует, используя алгоритмы машинного обучения (ML). В интерфейсе PT NAD можно настроить уведомления по пользовательским фильтрам, раздельно работать с модулями, выявляющими аномалии (нетипичные LDAP-запросы, медленное сканирование, успешный эксплойт уязвимостей, kerberoasting и т. п.).

Обновленный продукт позволяет создавать кастомные правила профилирования, с помощью которых система после ML-обучения на типичном трафике будет выявлять аномалии, интересующие команду SOC. Профилировать трафик можно по метрикам (число соединений, объем трафика и проч.) и по произвольным фильтрам.

«Мы дали аналитику SOC механизм, с помощью которого он может выстроить алгоритмы обнаружения аномалий в трафике, — комментирует Кирилл Шипулин, возглавляющий в экспертном центре PT группу обнаружения атак. — Теперь PT NAD детектирует ранее не обнаруживаемые техники и тактики злоумышленников, любые узконаправленные кейсы из инструментария хакеров, например, эксфильтрацию данных на облачные сервисы, такие как Dropbox и „Яндекс Диск“, или всплеск количества RDP-сессий в серверном сегменте».

Алгоритмы ML также помогают PT NAD анализировать шифрованный трафик и по нему выявлять использование приложений (сигнатурный анализ в таких случаях бессилен). В список протоколов, которые уверенно определяет NTA-система, добавлен протокол Telegram.

Изменился способ доставки экспертных модулей: они теперь автоматически обновляются вместе с правилами и IoC, поступающими из PT Expert Security Center, что значительно ускоряет процесс.

Реализована поддержка Debian 11 и новейших версий Astra Linux (1.7.4 и 1.7.5). Разработчики также создали еще один ISO-инсталлятор — для установки PT NAD 12 и Debian 11.

Внедрение и администрирование системы упростилось: ее компоненты теперь взаимодействуют друг с другом по одной шине данных.

ScanFactory выходит на рынок ИИ-фаерволов с решением Prizma

ScanFactory представила новый продукт Prizma — решение для контроля и защиты корпоративной ИИ-инфраструктуры. Продукт позволяет компаниям безопасно использовать LLM и ИИ-агентов, контролируя данные, доступы, расходы и взаимодействие с внешними ИИ-сервисами.

Корпоративное использование искусственного интеллекта быстро растет: сотрудники подключают публичные LLM, команды внедряют ИИ-агентов и RAG-системы, а количество обращений к различным моделям увеличивается. Вместе с этим у компаний появляется новый класс рисков — от утечек конфиденциальных данных до неконтролируемого теневого AI.

Prizma работает как единая точка контроля между пользователями, корпоративными системами и ИИ-провайдерами. Решение анализирует запросы и ответы в реальном времени и позволяет централизованно управлять тем, как внутри компании используется искусственный интеллект.

Что умеет Prizma

Контролировать потребление токенов — учитывать использование моделей и расходы на ИИ у разных провайдеров из единой точки.

Защищать от AI-атак — выявлять и блокировать prompt injection и другие классы атак, включая угрозы из OWASP LLM Top 10.

Предотвращать утечки данных — находить и маскировать конфиденциальную информацию в запросах к ИИ и ответах моделей.

Автоматически блокировать опасные запросы на основе заданных политик безопасности.

Управлять ИИ-агентами с помощью ролевой модели и графа их взаимодействий.

Логировать и аудитировать обращения к ИИ, обеспечивая прозрачность использования моделей внутри компании.

Не только защита запросов

Отдельное внимание в Prizma уделено рискам, которые возникают при построении собственной ИИ-инфраструктуры.

Решение позволяет защищать RAG-системы, обнаруживая секреты и чувствительную информацию в используемых файлах, а также выявлять теневые AI — несанкционированное использование ИИ-сервисов внутри инфраструктуры компании.

Для критических сценариев предусмотрен kill switch на основе ролевой модели, позволяющий оперативно ограничить работу отдельных ИИ-агентов или цепочек взаимодействия.

Таким образом, Prizma формирует единый уровень безопасности между корпоративной инфраструктурой и ИИ — от публичных LLM до внутренних моделей, RAG-систем и автономных агентов.

С выходом Prizma ScanFactory расширяет направление кибербезопасности и выходит в новый для компании сегмент — защиту корпоративной ИИ-инфраструктуры.

Записаться на демонстрацию продукта и запросить сравнение по 83 пунктам можно по почте: info@sf-cloud.ru

Реклама, 18+. ООО «СканФэктори» ИНН 7727458406
ERID: 2Vfnxw2mxV1

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru