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.

Из-за вайб-кодинга доля уязвимостей в ИИ-сервисах достигла 5%

Эксперты центра расследования киберугроз Solar 4RAYS (группа компаний «Солар») сообщили о новом тренде: в третьем квартале 2025 года 5% всех обнаруженных уязвимостей пришлись на ИИ-сервисы. Раньше таких случаев просто не было.

По мнению специалистов, всплеск связан с популярностью так называемого «вайб-кодинга» — когда разработчики используют нейросети для генерации кода без последующей проверки и тестирования.

Почти 300 уязвимостей за квартал

В обзор Solar 4RAYS вошла статистика по более чем 200 продуктам — веб-приложениям, сайтам и сетевому оборудованию. Всего за квартал эксперты выявили 296 уязвимостей, что на 38% больше, чем во втором квартале.

81% из них имеют сетевой вектор, то есть эксплуатируются через протоколы вроде HTTP, SSH, SMB и др. Причём 67% уязвимостей признаны критическими — это на 7% больше, чем ранее.

Бреши в ИИ-сервисах обнаружены в таких платформах, как Aibox, Liner, Telegai, Deepy и Chaindesk. В одном из кейсов — на платформе Ai2 Playground — баг позволял получить доступ к перепискам пользователей с чат-ботом.

В Solar 4RAYS уточняют, что большинство таких багов несложные и связаны с тем, что многие ИИ-проекты всё ещё находятся на стадии стартапов и не уделяют должного внимания безопасности.

Помимо ИИ-сервисов, 9% всех уязвимостей пришлись на WordPress, ещё 5% — на сетевое оборудование и столько же — на библиотеки для Node.js.

«Многие уязвимости связаны с классическими проблемами вроде XSS и IDOR. Они часто возникают, когда код создаётся искусственным интеллектом без ручной проверки. В индустрии это называют вайб-кодингом — программированием “на вдохновении”, без тестов и валидации данных», — объясняет Сергей Беляев, аналитик Solar 4RAYS.

Он добавляет, что ажиотаж вокруг ИИ в программировании стал одной из причин роста таких показателей. Чтобы избежать проблем, разработчикам стоит уделять особое внимание обработке пользовательских данных и проверке кода — как на клиентской, так и на серверной стороне.

По данным Solar 4RAYS, большинство найденных уязвимостей уже устранено, а информация о них будет использована для обновления правил обнаружения в продуктах и сервисах «Солара».

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