Появился российский аналог проекта Canarytokens от Xello

Появился российский аналог проекта Canarytokens от Xello

Появился российский аналог проекта Canarytokens от Xello

В новой версии Xello Deception — российской платформы для обнаружения целевых кибератак с использованием технологии киберобмана — появились типы приманок под названием Canary Lures.

Они представляют собой подложные цифровые объекты (документы, файлы, папки), открытие которых приводит к регистрации ИБ-инцидента.

В настоящее время в платформе реализовано множество различных приманок, которые условно делятся на два типа. Первый — так называемые Lures — цифровые артефакты, усиливающие реалистичность ловушек и направляющие злоумышленника к ним.

Второй — Canary Lures (по терминологии разработчика) — это самостоятельные приманки, не привязанные к ловушкам. Они срабатывают при любой попытке открытия или использования и могут быть представлены в разных форматах: текстовые документы, таблицы, PDF-файлы, папки.

Это позволяет органично интегрировать их в инфраструктуру организации и адаптировать к различным сценариям угроз. В будущем планируется поддержка новых форматов, таких как архивы, каталоги и конфигурационные файлы VPN.

По словам технического директора Xello Алексея Макарова, приманки типа Canary Lures могут использоваться как для выявления действий внутренних инсайдеров, так и для фиксации активности внешних злоумышленников.

Подобные файлы можно размещать в наиболее уязвимых или интересных с точки зрения атакующих частях сети. Управление приманками осуществляется из единой консоли, что упрощает их настройку и адаптацию под задачи конкретной организации.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru