Индид готовит релиз облачного MFA-сервиса — пока доступна закрытая бета

Индид готовит релиз облачного MFA-сервиса — пока доступна закрытая бета

Индид готовит релиз облачного MFA-сервиса — пока доступна закрытая бета

Компания «Индид», которая занимается решениями для управления доступом и защиты цифровой идентичности, объявила о запуске облачного сервиса многофакторной аутентификации (MFA). Сейчас сервис доступен в формате закрытой беты, но в нём уже реализована полная функциональность.

Новая разработка ориентирована на малый и средний бизнес. В Индид отмечают, что инвестиции в облачные технологии помогут упростить доступ к инструментам Identity Security для компаний, у которых раньше могли быть сложности с разворачиванием подобных решений — в том числе из-за ограниченных ИТ-ресурсов.

Облачная модель позволяет снизить затраты на инфраструктуру, а также даёт больше гибкости и возможности масштабирования.

Это особенно актуально на фоне роста атак на СМБ: по данным за 2024 год, число киберинцидентов в этом сегменте увеличилось более чем на 30 % по сравнению с прошлым годом.

В компании подчёркивают, что современные технологии управления учётными записями и доступом становятся необходимыми даже для небольших команд. И облачный подход делает такие решения более доступными.

Публичный запуск MFA-сервиса от Индид Облако запланирован на 11 сентября — он состоится в рамках конференции «Айдентити Конф».

Без контекста детектор пропустил 95% Android-вредоносов

Чем больше разрешений просит Android-приложение, тем подозрительнее оно выглядит для алгоритма. Правда, резервному копированию, антивирусу или системе родительского контроля доступ к половине смартфона нужен по работе. Но детекторы решили не разбираться и устроили охоту на невиновных.

Исследователи из Сингапурского университета менеджмента и Нанькайского университета проверили шесть популярных детекторов, включая Drebin, MalScan и MaskDroid.

Им скормили 270 безопасных приложений из 49 категорий Google Play, каждое из которых запрашивало не менее девяти опасных разрешений.

Большинство систем записали во вредоносы больше половины выборки. LLM-детектор LAMD разогнал ложные срабатывания до 80%. Если поставить такой фильтр на входе в магазин приложений или корпоративную инфраструктуру, аналитики будут разгребать очередь, почти целиком набитую легальным софтом.

 

Проблема в старом принципе: детекторы ищут сходство с известными угрозами. Широкий набор разрешений часто встречается у зловредов, но ровно так же выглядят бэкап-сервисы, антивирусы и инструменты управления устройствами. Как сформулировали авторы работы, отклонение — ещё не вредоносность.

Их система PRAXIS пытается смотреть не только на набор API, но и на контекст. Сначала ИИ предполагает возможную атаку, затем система ищет подтверждающую цепочку вызовов в коде, а после проверяет, соответствует ли поведение назначению приложения и тексту интерфейса.

Такой подход снизил долю ложных тревог на безопасной выборке до 13%, а пропуск вредоносов — примерно до одного из девяти. Однако стоило убрать финальную проверку контекста, как система пропустила 95,3% угроз. Код остался тем же, но без ответа на вопрос «зачем приложение это делает?» защита практически развалилась.

До массового применения PRAXIS тоже далеко: анализ стоит около $0,56 за приложение, а интерфейс и названия функций может подделать сам злоумышленник. Да и 13 ложных тревог на сотню — всё ещё не автоматика, а очередь к живому аналитику.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru