Google Sec-Gemini: новый помощник в защите от сложных угроз на основе ИИ

Google Sec-Gemini: новый помощник в защите от сложных угроз на основе ИИ

Google Sec-Gemini: новый помощник в защите от сложных угроз на основе ИИ

Компания Google анонсировала выпуск Sec-Gemini v1 — экспериментальной большой языковой модели (БЯМ, LLM), способной повысить эффективность рабочих процессов SecOps в условиях роста сложности киберугроз, использующих ИИ.

Построенный на основе LLM Gemini новый специализированный помощник обладает возможностью формирования рассуждений и по запросу выводит обработанную информацию, включая данные киберразведки (CTI), почти в реальном времени.

Необходимые для анализа сведения Sec-Gemini черпает из множества источников, таких как Google Threat Intelligence (GTI), свободная база уязвимостей в opensource-проектах (OSV) и Mandiant Threat Intelligence.

В качестве иллюстрации практической ценности LLM, заточенной под нужды ИБ, разработчики привели ее реакцию на вопрос о Salt Typhoon. ИИ-модель не только правильно идентифицировала кибергруппу, но также перечислила все характерные техники и тактики, а потом по просьбе юзера детализировала упомянутую в описании уязвимость.

 

Тестирование Sec-Gemini v1 по CTI-MCQ (стандартный набор вопросов для LLM с многовариантным ответом) и CTI-RCM (умение интерпретировать описания уязвимостей, определять первопричину и классифицировать по CWE) показало результаты как минимум на 10,5% лучше в сравнении с потенциальными конкурентами.

 

В Google убеждены: развивать кибербез на основе ИИ, чтобы дать достойный отпор противнику, тоже взявшему на вооружение ИИ, можно лишь объединенными усилиями участников рынка. С этой целью было решено открыть доступ к новой LLM ограниченному кругу исследователей — организаций, профессионалов и НКО.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В Гарда Deception добавили MiTM-детектор и улучшили работу в филиалах

Компания «Гарда» выпустила обновление своей системы обмана «Гарда Deception». Новая версия предназначена для того, чтобы уменьшить нагрузку на ИТ-подразделения и повысить устойчивость инфраструктуры, а также упростить выявление действий злоумышленников в сетях заказчиков.

Буквально на днях мы обозревали версию Гарда Deception 2.1. Рассказали о ключевых функциональных возможностях, архитектуре, системных требованиях и кейсах использования системы.

Централизованное управление приманками через AD

Главное изменение — поддержка безагентного метода доставки и обновления приманок через групповые политики Microsoft Active Directory (AD GPO).

Это значит, что теперь ИБ-специалисты могут централизованно распространять и обновлять приманки, не вмешиваясь в работу сотрудников. Все обновления выполняются по расписанию и в скрытом режиме, что снижает влияние на пользовательские станции и делает сеть более стабильной.

Новый MiTM-детектор для LLMNR

Чтобы повысить точность выявления атак, в систему добавлен детектор атак на протокол LLMNR. Он способен фиксировать попытки Man-in-the-Middle в широковещательных протоколах, что позволяет отлавливать больше тактик, используемых злоумышленниками на ранних этапах проникновения.

Поддержка распределённых сетей

Для компаний с филиальной структурой появился модуль «Филиал/Branch». Он позволяет ловушкам работать автономно, даже если связь с центральным узлом временно пропадает — мониторинг при этом остаётся непрерывным. Такой режим особенно актуален для организаций с удалёнными офисами и производственными объектами.

Быстрее разбирать инциденты

Теперь события безопасности можно связывать с техниками MITRE ATT&CK прямо внутри «Гарда Deception». Это ускоряет анализ и помогает аналитикам быстрее понимать, какой сценарий атаки разворачивается и какие действия предпринимает злоумышленник.

Более реалистичные ложные персоны

Обновление добавило и новые возможности по созданию фейковых учётных записей. Можно загружать данные из CSV — например, списки отключённых сотрудников — а также использовать регулярные выражения для генерации идентификаторов и добавлять отчества. Чем реалистичнее приманка, тем выше шанс, что злоумышленник взаимодействует именно с ней, а не с реальными активами.

Руководитель продукта «Гарда Deception» Екатерина Харитонова отмечает, что новые функции направлены на повышение точности обнаружения атак и автоматизацию рутинных операций, чтобы сократить нагрузку на команды ИБ и упростить анализ угроз.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru