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.

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

ИИ-помощник Claude провел для шпионов 30 атак, несколько — с успехом

Зафиксирован первый случай злоупотребления ИИ для почти полной (на 80-90%) автоматизации шпионских атак на госструктуры и крупные компании. Суммарно с помощью Claude было атаковано около 30 целей; в нескольких случаях взлом завершился успехом.

Инициатором необычной кампании, по данным Anthropic, являлась китайская APT-группа, идентифицируемая как GTG-1002. Мишени для проведения атак ее участники выбирали сами; их интересовали секреты госсектора, ИТ, финансовой сферы и химической промышленности.

Операторы ИИ-дирижера в ходе каждой многоступенчатой атаки вмешивались лишь 4-6 раз — когда надо было принять стратегическое решение по результатам выполнения задач агентскими Claude.

Эти исполнители определяли площадь атаки, сканировали целевую инфраструктуру в поисках уязвимостей, разрабатывали способы их использования и эксплойт-коды, воровали учетки и проверяли их дееспособность, собирали конфиденциальные данные.

Дискретные задачи ставились компонентам ИИ с тщательной формулировкой промптов и без раскрытия контекста, который бы мог выдать недобрые намерения.

 

Обнаружив атаки с использованием ее продукта, Anthropic запустила расследование, определила масштабы вредоносных операций и по итогам заблокировала ассоциированные аккаунты, а также уведомила потенциальных жертв и правоохранительные органы.

К счастью, в новой бочке дегтя присутствовала ложка меда: из-за склонности в галлюцинациям ИИ зачастую выдавал желаемое за действительное: рапортовал об успехах (краже актуальных учеток, обнаружении якобы неизвестных ранее уязвимостей), хотя действительность свидетельствовала об обратном.

Подобные ошибки говорят о том, что интеллектуальные помощники не способны самостоятельно проводить хакерские атаки — по крайней мере, на современном этапе развития ИИ.

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