Код Безопасности запустил сервис моделирования кибератак

Код Безопасности запустил сервис моделирования кибератак

Код Безопасности запустил сервис моделирования кибератак

Компания «Код Безопасности» анонсировала запуск сервиса моделирования кибератак. Новинка позволяет выявить основные этапы вторжения по матрице MITRE ATT&CK и вовремя купировать инцидент, а также выстроить систему предотвращения критичных событий.

Новый сервис использует датасет из 400 сценариев атаки, зафиксированных за последний год. Текущая версия MITRE ATT&CK — 15.1, актуальность матрицы — 08.10.2024; параллельно пользователю выводится информация о том, какие техники закрываются продуктами «Кода Безопасности».

Пользоваться ИБ-сайтом просто:

  1. Выбрать отрасль.
  2. Ознакомиться с ТОП-10 техник, актуальных для данной отрасли (на русском языке).
  3. Выбрать технику.
  4. Просмотреть детализацию.
  5. Визуализировать сценарий.

Воспроизвести действия злоумышленников можно двумя способами. Базовая модель отображает часто встречающиеся связи для выбранной техники (до и после ее использования), расширенная — порядок применения смежных техник.

 

Кибератаки состоят из последовательности действий, при этом взломщики могут пребывать в сети много дней, месяцев и даже несколько лет. Используемые ими сценарии различны, одни уходят в небытие из-за роста осведомленности потенциальных жертв и эффективности защиты, другие популярны и по сей день.

Чтобы пресечь атаку, необязательно фиксировать все действия, совершаемые злоумышленниками. Достаточно определить основные этапы — в этом могут помочь средства моделирования.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru