PT NAD — первая система анализа трафика с ИИ в реестре российского ПО

PT NAD — первая система анализа трафика с ИИ в реестре российского ПО

PT NAD — первая система анализа трафика с ИИ в реестре российского ПО

Система анализа сетевого трафика (Network traffic analysis, NTA) PT Network Attack Discovery (PT NAD) стала первым продуктом такого класса, включённым в реестр российского ПО.

Разработчики PT NAD оснастили систему технологиями машинного обучения, что позволило создавать пользовательские правила профилирования и детектировать приложения в зашифрованном трафике.

Версию PT Network Attack Discovery под номером 11.1 мы рассматривали в октябре 2023 года. В соответствующем обзоре Anti-Malware.ru описывал новые функциональные возможности, архитектуру и рассказывал о системных требованиях продукта.

Теперь PT NAD можно найти в реестре российского ПО.

МО-алгоритмы, по словам руководителя практики сетевых решений Артёма Китаева, позволяют системе легко выявлять аномалии, что помогает безопасникам вовремя устранять киберугрозы.

PT NAD может не только самостоятельно обучаться на сетевом трафике, но и предоставляет службам безопасности возможности кастомизации. Операторы, например, могу создавать пользовательские правила профилирования для выявления конкретных аномалий.

Машинное обучение помогает детектировать даже те приложения, которые маскируются под другие протоколы. Хороший пример — мессенджер Telegram, который злоумышленники иногда используют в своих целях.

Растущая мощность ИИ-моделей OpenAI ставит под угрозу кибербезопасность

Компания OpenAI предупреждает, что ее ИИ-модели стремительно расширяют возможности, которые пригодны для нужд киберобороны, но в тоже время повышают риски в случае злоупотребления, и это нельзя не учитывать.

Так, проведенные в прошлом месяце CTF-испытания GPT-5.1-Codex-Max показали результативность 76% — почти в три раза выше, чем GPT-5 на тех же задачах в августе (27%).

Разработчик ожидает, что последующие ИИ-модели продолжат этот тренд, и их можно будет использовать для аудита кодов, патчинга уязвимостей, создания PoC-эксплойтов нулевого дня, а также тестирования готовности организаций к сложным, скрытным целевым атакам.

Во избежание абьюзов OpenAI принимает защитные меры: учит свои творения отвечать отказом на явно вредоносные запросы, мониторит их использование, укрепляет инфраструктуру, применяет EDR и Threat Intelligence, старается снизить риск инсайда, внимательно изучает обратную связь и наладила партнерские связи со специалистами по Red Teaming.

В скором времени компания с той же целью запустит программу доверенного доступа (trusted access), в рамках которой киберзащитники смогут с разной степенью ограничений пользоваться новыми возможностями выпускаемых моделей. В настоящее время их приглашают присоединиться к бета-тестированию ИИ-инструмента выявления / коррекции уязвимостей Aardvark, подав заявку на сайте OpenAI.

Для расширения сотрудничества с опытными специалистами по киберзащите будет создан консультационный Совет по рискам — Frontier Risk Council. Компания также взаимодействует с другими ИИ-исследователями через НКО Frontier Model Forum, работая над созданием моделей угроз и выявлением узких мест, способных создать препятствие ИИ-атакам.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru