В новой версии Kaspersky Anti Targeted Attack добавили модуль NDR

В новой версии Kaspersky Anti Targeted Attack добавили модуль NDR

В новой версии Kaspersky Anti Targeted Attack добавили модуль NDR

«Лаборатория Касперского» выпустила седьмую версию платформы Kaspersky Anti Targeted Attack (KATA), предназначенную для защиты от целевых кибератак и оснащённую новым модулем — Network Detection and Response (NDR).

Обновлённая платформа предназначена для защиты от сложных и целевых атак и включает три ключевых модуля:

  • KATA — отвечает за анализ сетевого трафика, контролирует точки входа угроз (сеть, веб-трафик, электронная почта) и обеспечивает проверку подозрительных объектов в песочнице.
  • Kaspersky Endpoint Detection & Response Expert (KEDR) — предоставляет полную картину событий в инфраструктуре рабочих мест и серверов, защищая их от сложных угроз и APT-атак.
  • Network Detection and Response (NDR) — новый модуль для глубокого анализа сетевого трафика. Он позволяет выявлять угрозы, проводить ретроспективный анализ, искать аномалии, строить карту сети и таблицы сессий, а также оперативно реагировать на инциденты через сетевые устройства и файрволы.

Особенность NDR заключается в возможности записи «сырого» сетевого трафика для последующего анализа. Эта функциональность помогает организациям эффективно выявлять атаки и исследовать угрозы, даже если они не вызывают стандартных оповещений о безопасности.

Обновлённая KATA с модулем NDR приближается к функциональности полноценной XDR-платформы, предоставляя организациям комплексные инструменты для анализа и реагирования на кибератаки. Использование KATA, NDR и KEDR в единой консоли расширяет сценарии реагирования и позволяет интегрироваться с Kaspersky SD-WAN, обеспечивая надёжную передачу трафика в распределённых сетях.

«Комплексный подход особенно важен для организаций с распределённой инфраструктурой и удалёнными филиалами, где может использоваться простое сетевое оборудование без возможности передачи протоколов SPAN или NetFlow, — отмечает Марина Усова, руководитель корпоративных продаж «Лаборатории Касперского» в России. — В таких случаях KES может выполнять роль AVZ, Application Control, EDR (при наличии лицензии KEDR) и NDR-сенсора, что улучшает видимость и безопасность процессов в этом сегменте сети».

Дополнительно в новой версии KATA расширены возможности интеграции с Kaspersky Endpoint Security (KES), который теперь может отправлять объекты в KATA Sandbox для эмуляции и передавать сетевую телеметрию с именем процесса напрямую в NDR. Это позволяет ускорить поиск угроз и повысить точность анализа.

Для действующих пользователей KATA модуль NDR активируется после обновления платформы и приобретения новой лицензии. Новым клиентам доступна седьмая версия платформы с возможностью активации NDR по соответствующей лицензии.

«Мы предлагаем передовое решение для защиты от целевых атак, объединяющее возможности анализа сетевых угроз (KATA и NDR) и EDR. Это обеспечивает централизованный контроль, эффективное выявление угроз и их оперативное устранение», — комментирует Тимофей Титков, руководитель развития продуктов облачной и сетевой безопасности «Лаборатории Касперского».

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru