В KUMA 4.0 появился ИИ для выявления атак с подменой DLL-библиотек

В KUMA 4.0 появился ИИ для выявления атак с подменой DLL-библиотек

В KUMA 4.0 появился ИИ для выявления атак с подменой DLL-библиотек

«Лаборатория Касперского» выпустила обновлённую версию своей SIEM-системы KUMA — теперь в ней появился модуль с элементами искусственного интеллекта, который помогает выявлять атаки с подменой библиотек (DLL hijacking). Это один из способов обойти защиту, при котором злоумышленники подсовывают вредоносную библиотеку вместо легитимной.

В KUMA добавили ИИ-механизм, который отслеживает загружаемые библиотеки и отмечает подозрительные случаи.

Такие события можно использовать для построения инцидентов и дальнейшего расследования. Чтобы задействовать новые возможности, нужно подключить специальное правило обогащения типа DLLHijacking, а также обеспечить доступ в интернет.

Ещё одно обновление касается интеграции с системой внешней киберразведки Kaspersky Digital Footprint Intelligence. Это позволяет KUMA автоматически реагировать, например, на утечки паролей или учётных данных — для таких случаев теперь создаются алерты, которые можно исследовать внутри самой SIEM.

Также переработана функциональность панелей мониторинга и отчётности. Теперь их можно переносить между разными установками системы и получать обновления. Добавлены новые визуальные виджеты — можно строить тренды, комбинировать графики, отображать связи между событиями и прочее.

Для помощи аналитикам в системе работает ИИ-ассистент на базе GigaChat 2.0 — он помогает обрабатывать события и расследовать инциденты быстрее. Как говорят разработчики, такие улучшения должны снизить нагрузку на команды ИБ и помочь им сосредоточиться на действительно сложных инцидентах.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru