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.

Подпишитесь на новости

Операторы пригрозили заглушить звонки крупнейших банков с 15 октября

Клиенты крупнейших российских банков могут внезапно перестать получать звонки от службы безопасности, поддержки и кол-центров. Операторы большой четвёрки предупредили: с 15 октября вызовы без обязательной маркировки могут не дойти до абонентов.

Как сообщает «Коммерсантъ», под блокировку рискуют попасть звонки Альфа-Банка, ВТБ, Газпромбанка, «Ренессанс Кредита», Сбербанка, Совкомбанка и Т-Банка.

Операторы утверждают, что эти организации не заключили договоры на маркировку либо подписали их, но не выполняют условия.

Минцифры уже попросило Центробанк вмешаться. По данным ведомства, после введения обязательной маркировки число спам-звонков сократилось на 25-30%.

Более 90% банковских организаций и почти все компании из других отраслей договоры с операторами уже оформили. А вот крупнейшие игроки, генерирующие львиную долю вызовов, решили пободаться за трактовку закона.

Цена вопроса — около 30 копеек за каждую попытку звонка, даже если клиент не поднял трубку. Банки считают, что маркировку должны обеспечивать сами операторы, и оценивают общие расходы отрасли в миллиарды рублей ежегодно. Телеком-компании отвечают просто: не хотите маркироваться — ваши звонки никуда не дойдут.

Масштабы обзвона впечатляют. Только за месяц Альфа-Банк совершил через сеть одного оператора 43 млн вызовов, Совкомбанк — 22,7 млн, ВТБ — 9 млн, Т-Банк — 6 млн, а Сбербанк — 5,7 млн. По оценке источника издания, на крупнейшие банки приходится 95% банковского спама.

Но вместе с рекламой под цифровую гильотину способны попасть предупреждения о подозрительных операциях и запросы на подтверждение платежей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru