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.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru