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».

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru