В Пензенском университете создали антивирус с ИИ

В Пензенском университете создали антивирус с ИИ

В Пензенском университете создали антивирус с ИИ

Созданный в Пензенском университете (ПГУ) антивирус использует нейросети и машинное обучение и не требует постоянного подключения к интернету. Разработку планируют завершить в этом году, а в ноябре подать заявку на сертификацию.

Из рассказа руководителя проекта, которого цитируют «Известия», можно понять, что вооруженный ИИ защитный софт способен предугадывать действия пользователя, и его можно подстроить под конкретные условия и задачи. Пока готова только версия для Windows, умеющая распознавать трояны, руткиты и нелегальные майнеры.

Для выявления фактов заражения используются два вида анализа:«нейросетевой» и «нейросигнатурный». В первом случае написанная на Python нейросеть оценивает работу кода, выполняя сравнение с известными ей алгоритмами поведения вредоносов.

Второй компонент определяет угрозы, используя ИИ в комбинации с традиционным сигнатурным анализом. Авторы проекта исходили из того, что написанный с нуля зловред — большая редкость, вирусописатели обычно в той или иной степени используют наработки коллег по цеху.

По замыслу, созданный в стенах ПГУ антивирус можно будет использовать как в корпоративном окружении, так и в индивидуальном порядке. Продукт планируют распространять по подписке.

Заметим, без связи с Сетью (не получая обновлений) такой софт сможет детектировать только вредоносные программы с заимствованиями, притом теми, с которыми он уже сталкивался. Впрочем, приведенное репортером описание слишком лаконично и туманно, стоит подождать более конкретных дополнений.

Внедрение ИИ-технологий — новомодный и прогрессивный тренд, в России ему следуют многие крупные компании, включая представителей сферы ИБ, а Минцифры считает курс на ИИ одним из своих приоритетов. Что касается антивирусной защиты, комментатор из UserGate отметил, что применение машинного обучения способно повысить эффективность детектирования до 96%.

Как бы то ни было, подобные инструменты нельзя оставлять без контроля: нейросети не всегда выдают достоверную информацию, результаты желательно проверять. Им можно доверить черновую работу для ускорения ИБ-процессов и повышения эффективности, а принятие решений оставить за оператором.

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

Гарда NDR 4.3 получила новые фильтры MITRE и защиту Kerberos-трафика

Группа компаний «Гарда» представила обновление системы сетевого мониторинга и обнаружения атак «Гарда NDR» версии 4.3. Новая версия помогает специалистам по кибербезопасности быстрее выявлять и устранять угрозы, снижать нагрузку на аналитиков и повышать эффективность SOC-команд.

Новый уровень проактивной защиты

Система теперь поддерживает фильтрацию по матрице MITRE ATT&CK. Это позволяет искать атаки по тактикам, техникам и подтехникам, а также по IP-адресам и логическим группам. Такой подход помогает аналитикам точнее формулировать гипотезы и быстрее выявлять сложные сценарии атак, включая «горизонтальное перемещение» злоумышленников в сети.

Интеграция с SIEM и удобный анализ

Теперь журналы действий пользователей и системные сообщения можно экспортировать в SIEM-системы, что позволяет анализировать события и строить полную цепочку атаки в одном интерфейсе, без переключения между системами.

Расширены возможности ретроспективного поиска по трафику (payload) — теперь можно искать нужные фрагменты данных, работать с управляющими последовательностями и символами прямо в слепке трафика. При необходимости данные можно выгружать в Wireshark для углублённого анализа.

Усилена защита Active Directory

В новой версии появился инструмент для выявления атак на Kerberos — ключевой протокол аутентификации в доменных средах. Теперь «Гарда NDR» умеет декодировать команды протокола и анализировать трафик Kerberos по TCP и UDP, что позволяет обнаруживать сложные атаки — от перебора паролей до kerberoasting.

Улучшенный машинный анализ и управление

Алгоритмы машинного обучения стали точнее определять аномалии и сокращают число ложных срабатываний. Добавлена возможность массового изменения политик безопасности и мониторинга сетевых метрик (application и network delay), что помогает оперативно реагировать на сетевые сбои.

Новый интерфейс инцидентов

Главный раздел теперь разделён на вкладки «Инциденты» и «События». Карточки инцидентов содержат классификацию по MITRE, число уникальных событий и задействованных хостов. Это позволяет аналитикам быстрее оценить масштаб атаки и направление её распространения без ручной агрегации данных.

Как отметил руководитель продукта Станислав Грибанов, в обновлении основной акцент сделан на автоматизацию, улучшение аналитики и устранение «слепых зон» — чтобы ни одна угроза не осталась незамеченной.

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