Вышла BI.ZONE EDR 1.36 с улучшенными механизмами выявления угроз

Вышла BI.ZONE EDR 1.36 с улучшенными механизмами выявления угроз

Вышла BI.ZONE EDR 1.36 с улучшенными механизмами выявления угроз

В новой версии BI.ZONE EDR появились расширенные возможности для настройки и автоматизации задач, а также улучшенные инструменты мониторинга и реагирования на угрозы.

Теперь пользователи могут настраивать расписание выполнения задач, включая регулярное сканирование операционной системы с использованием YARA-правил.

В декабре мы рассматривали BI.ZONE EDR 1.35 и рассказывали, как продукт позволяет распознавать аномальную активность на конечных устройствах и оперативно реагировать на неё вручную или автоматически.

В новой версии Windows-агента добавлены механизмы для выявления вредоносной активности: появилась возможность присваивать объектам процессов и файлов пользовательские атрибуты, а также сохранять произвольные данные для дальнейшего анализа. Это позволяет учитывать контекст изменений в системе и строить более сложные алгоритмы обнаружения угроз.

В версии для Linux реализован мониторинг операций над объектами инвентаризации, что дает возможность отслеживать изменения в критически важных элементах операционной системы. Помимо данных о процессе-инициаторе, теперь фиксируются сами изменения, например, корректировка параметров в конфигурационных файлах.

Улучшены и возможности автономного реагирования: администраторы могут запускать команды вручную и получать их результаты, что позволяет адаптировать систему под специфику инфраструктуры компании.

Кроме того, расширены механизмы анализа событий в контейнерных средах: добавлена поддержка Podman, а вместе с ранее интегрированными Docker и ContainerD это дает возможность инвентаризировать запущенные контейнеры, фиксировать их запуск и остановку, а также связывать события процессов и файлов с данными о контейнере.

Дополнительные улучшения включают новый графический интерфейс агента для Windows, отображающий статус установленных модулей и сетевой изоляции, оптимизированный сбор телеметрии в Linux с использованием eBPF, а также механизмы кеширования для повышения производительности на Linux-платформах.

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru