В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox появилась новая модель машинного обучения, которая помогает выявлять неизвестные и скрытые вредоносные программы. Песочница анализирует поведение программ по сетевой активности и может заметить угрозы, которые не удаётся поймать обычными методами.

Разработчики отмечают, что один из самых надёжных способов обнаружить зловред — это изучение подозрительных следов в сетевом трафике.

Новая ML-модель как раз обучена отличать «чистые» данные от вредоносных, разбирая пакеты и фиксируя нетипичные признаки поведения.

За последние полгода в песочницу добавили сотни новых правил и сигнатур для анализа трафика, что позволило расширить набор инструментов для поиска программ-вымогателей и атак нулевого дня.

Ещё одно заметное нововведение — проверка QR-кодов. Согласно исследованию, почти половина писем с QR-ссылками содержит зловред или спам. Теперь система может извлекать такие ссылки из писем и вложений и анализировать их на предмет угроз.

Появилась и дополнительная гибкость для специалистов по безопасности: можно писать собственные YARA-правила, настраивать очередь проверки и задавать приоритеты анализа в зависимости от источника или типа файла.

Кроме того, PT Sandbox научилась работать с S3-совместимыми облачными и локальными хранилищами — это позволяет проверять безопасность загружаемых данных вроде кода, изображений или архивов.

И наконец, через веб-интерфейс теперь можно вручную запускать поведенческий анализ отдельных файлов. Это даёт возможность глубже исследовать подозрительные объекты и быстрее реагировать на потенциальные атаки.

Частое общение с ИИ-ботами не проходит бесследно: из людей посыпался слоп

ИИ настолько стремительно вторгся в нашу жизнь, охватив многие ее аспекты, что начал даже оказывать влияние на манеру изъясняться. Люди, сами того не замечая, все чаще употребляют замысловатые словечки и фразы из репертуара ChatGPT.

Как оказалось, расширение использования больших языковых моделей (БЯМ, LLM) не только пошло им на пользу, но также записало на подкорку живых собеседников странный диалект, выработанный ИИ в ходе генерации текстов.

В июле прошлого года институт Макса Планка опубликовал результаты исследования влияния LLM на речевые коммуникации homo sapiens. Как оказалось, за 18 месяцев с момента запуска ChatGPT словарь пользователей YouTube сильно изменился, обогатившись такими выпадающими из стиля и контекста словами, как underscore (сделать акцент на…), comprehend (осмыслить, объять), bolster (консолидировать), inquiry (изыскание), meticulous (скрупулезный, доскональный, филигранный).

Недавно были выявлены похожие, но более анекдотичные случаи. Так, модераторы Reddit-веток, в которых участники сообществ со смаком обсуждают дерзкие проступки, никак не могут избавиться от слопа — постов, переписанных с помощью ИИ, а также участников дискуссий, разговаривающих в том же духе, которых невозможно отличить от чат-ботов.

Писатель Сэм Крисс (Sam Kriss) изучил последние публикации в New York Times Magazine и обнаружил, что их авторы явно злоупотребляют словом «delve» (штудировать), позаимствованным у ИИ.

Исследователь также отметил, что даже британские парламентарии не брезгуют советоваться с ChatGPT, подготавливая свою речь. Об этом свидетельствует фраза «I rise to speak», однажды озвученная за день 26 раз, — характерная для американского английского, но совершенно неуместная при выступлении в Вестминстерском дворце.

Еще один курьез, подмеченный Киссом: в сентябрьских объявлениях о закрытии Starbucks кофейни были названы «неотъемлемой частью вашего суточного режима, пробуждающей воспоминания», а также «местом, где наше конструктивное общение с партнерами с годами только крепло». Текст был явно навеян общением с ИИ, если только не создан с его непосредственным участием.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru