Kaspersky Threat Lookup теперь ищет IoC в OSINT с помощью ИИ

Kaspersky Threat Lookup теперь ищет IoC в OSINT с помощью ИИ

Kaspersky Threat Lookup теперь ищет IoC в OSINT с помощью ИИ

«Лаборатория Касперского» обновила сервис Kaspersky Threat Lookup, добавив в него возможность поиска информации об индикаторах компрометации на основе данных из открытых источников (OSINT).

Новый инструмент с элементами ИИ анализирует доступные материалы и формирует краткую сводку из релевантных публикаций.

Это позволяет специалистам по информационной безопасности быстрее получать контекстные сведения, не тратя время на ручной анализ большого объёма информации.

Сервис Kaspersky Threat Lookup предоставляет доступ к накопленным данным о киберугрозах, включая URL-адреса, домены, IP-адреса, хеши файлов, названия угроз, статистику и поведенческие данные, а также информацию WHOIS и DNS, атрибуты файлов, геолокацию, цепочки загрузок и временные метки.

Такой подход позволяет отслеживать как уже известные угрозы, так и новые атаки, что способствует более оперативному реагированию на инциденты. Доступ к сервису осуществляется через Kaspersky Threat Intelligence Portal.

Теперь при запросе индикаторов, таких как хеши, домены или IP-адреса, пользователи смогут получать контекстную информацию о потенциальных угрозах. В результате поиска отображаются сведения об источниках угроз, затронутых странах и отраслях, использованном ПО и связанных кибергруппах.

Пользователи также смогут просматривать список релевантных материалов из открытых источников и краткие выдержки из них, сгенерированные на основе ИИ.

Для поиска данных достаточно ввести в Kaspersky Threat Lookup URL, домен, хеш или другой идентификатор. Полученные результаты включают как информацию из баз «Лаборатории Касперского», так и аналитические данные, собранные из открытых источников, которые будут доступны во вкладке «OSINT».

Расширенный поиск поддерживает анализ IP-адресов, доменов, URL-адресов, строк, соответствующих стандартным соглашениям об именовании хостов, а также хешей файлов (MD5, SHA1, SHA256).

По словам Анатолия Симоненко, старшего менеджера по продукту «Лаборатории Касперского», автоматизация рутинных задач в кибербезопасности помогает специалистам эффективнее работать с угрозами:

«Чем меньше времени тратится на ручной поиск информации, тем больше ресурсов остаётся для анализа сложных атак. Использование ИИ при работе с OSINT позволяет ускорить этот процесс и упростить сбор данных, необходимых для исследования угроз».

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru