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.

Задержан серийный взломщик аккаунтов пользователей маркетплейсов

Сотрудники отдела по борьбе с противоправным использованием информационно-телекоммуникационных технологий УМВД России по Пензенской области выявили и задержали подозреваемого во взломе учётных записей пользователей маркетплейсов. По версии следствия, он оформлял от их имени покупки дорогостоящих товаров в рассрочку.

Об успешной операции пензенских киберполицейских пишут местные СМИ со ссылкой на пресс-службу регионального УМВД. Дело было возбуждено после трёх обращений жителей Пензенской области о несанкционированных списаниях с их платёжных карт крупных сумм. Ущерб по этим эпизодам составил 150 тыс. рублей.

По факту произошедшего было возбуждено уголовное дело по ч. 3 статьи 158 УК РФ (кража). В ходе оперативных мероприятий следствие вышло на 20-летнего жителя Рязанской области. По данным полиции, он покупал в теневом сегменте интернета сим-карты с номерами, которые ранее использовались для регистрации на маркетплейсах, а затем были вновь переданы операторам. Эти сим-карты злоумышленник применял для захвата учётных записей пользователей, не отвязавших от аккаунтов старые номера.

От имени владельцев таких аккаунтов он приобретал дорогостоящие товары в рассрочку, а затем перепродавал их. После достижения лимитов на рассрочку злоумышленник, по версии следствия, продавал и сами учётные записи. Кроме того, как выяснилось, фигурант активно регистрировал подставные аккаунты в различных мессенджерах и также торговал ими.

В ходе следственных мероприятий подозреваемого задержали. У него изъяли семь телефонов, около 100 сим-карт, большое количество банковских карт и компьютерную технику.

Как сообщили в УМВД по Пензенской области, фигуранту также предъявлены дополнительные обвинения по ч. 2 статьи 272 УК РФ (неправомерный доступ к компьютерной информации) и статье 274.4 УК РФ (организация деятельности по передаче абонентских номеров с нарушением законодательства РФ). Ему избрана мера пресечения в виде заключения под стражу.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru