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.

В системах управления уязвимостями 78% компаний ценят качество сканирования

Согласно результатам исследования, проведенного в R-Vision, основным критерием при выборе инструмента управления уязвимостями является качество сканирования. Этот параметр наиболее важен для 78% российских компаний.

Чтобы выяснить, какие задачи и как решаются в этой области, и понять, что влияет на выбор решений по управлению уязвимостями (Vulnerability Management, VM), эксперты провели опрос клиентов и партнеров, а также проанализировали обратную связь по пилотам R‑Vision VM за 2024 год и I квартал 2025-го.

В опросе приняли участие 83 респондента — руководители и специалисты по ИБ/ИТ, работающие в организациях разной величины и направленности (финансы, промышленность, нефтегаз, энергетика, транспорт, ретейл, телеком, ИТ, госсектор).

Участников опроса попросили оценить по 10-балльной шкале важность параметров, свидетельствующих о качестве сканирования, и наличия функций для построения процессов VM.

 

Опрос также показал рост интереса к дополнительным возможностям, способным повысить эффективность VM — таким как корреляция данных из различных источников, приоритизация уязвимостей на основе контекста и рисков, использование машинного обучения для прогнозирования угроз.

Так, финансисты, уделяющие много внимания ИБ, чаще ратуют за расширение аналитики и добавление ML, промышленникам хотелось бы включить в охват специфичные для отрасли среды, ретейлу важнее защита веб-ресурсов.

 

«Результаты опроса показывают, что для 78% респондентов качество сканирования — ключевой критерий при выборе VM-решения., — комментирует Ирина Карпушева, менеджер по продуктовому маркетингу R-Vision. — В то же время зрелость подходов к VM сильно варьируется в зависимости от размера организации. Крупные компании чаще переходят к комплексным решениям и выстраивают сквозные процессы, средний бизнес — в процессе перехода, малый по-прежнему опирается на сканеры, как правило, без дополнительной обвязки».

Качество сканирования — также первостепенный критерий для 74% участников пилотных проектов по внедрению R-Vision VM (за последний год было запущено более 70 пилотов).

Помимо проведения инструментальных проверок, в ходе этих мероприятий компании также изучали документацию (92%), чтобы оценить покрытие ОС, прикладных программ, сетевого оборудования, СУБД, а также обращали внимание на содержание карточек уязвимостей (86%), частоту обновления базы данных, правила детектирования и другие параметры.

 

Эксплойт уязвимостей уже несколько лет числится в топе способов взлома корпоративных сетей. Такие лазейки множатся, устранять их вовремя далеко не все успевают, и в результате спрос на VM-продукты и услуги растет.

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