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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Большинство россиян не умеет противостоять атакам fake boss

Большинство участников исследования «Контур.Толк» и «Лаборатории Касперского» признались, что не знают, как действовать в случае получения фейкового сообщения от имени руководителя. При этом с такими сообщениями сталкивались 80% опрошенных.

Чаще всего сотрудники просто игнорируют подобные письма. 35% отправляют их в спам, 14% удаляют, и лишь 1% уведомляет службу безопасности компании.

Как показало исследование, в 11% случаев такие инциденты приводили к серьезным последствиям. У 6% респондентов был утерян доступ к учетной записи, а единичные случаи заканчивались взломом ИТ-инфраструктуры или финансовыми потерями, вызванными пересылкой платежных документов или учетных данных.

Также фиксировались ситуации, когда злоумышленники получали доступ к Госключу, что позволяло им совершать юридически значимые операции от имени организации.

Для предотвращения подобных инцидентов 41% опрошенных считают необходимым проводить обучение сотрудников. 26% видят решение в применении защитных средств, 25% — в переходе на корпоративные мессенджеры. Лишь 12% указали на необходимость разработки политик безопасности и контроля за их соблюдением.

Отдельно отмечается, что почти половина компаний оставляет уволенных сотрудников в рабочих чатах.

«Угрозы информационной безопасности бизнеса во многом связаны с человеческим фактором. Сотрудники могут не только не распознать ловушку мошенников или начало кибератаки, но и не знать, как правильно действовать и к кому обращаться, если возникает подозрение», — отметил руководитель отдела по работе с клиентами среднего и малого бизнеса «Лаборатории Касперского» Алексей Киселев.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru