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.

Лишь 4% компаний в России прошли пентесты без серьёзных уязвимостей

Специалисты «МегаФона» провели пентесты российских компаний в 2025 году и пришли к выводу: 60% организаций имеют уязвимости высокого и критического уровня. В одних случаях речь идёт о дырах в аутентификации и веб-приложениях, где есть риск утечки данных.

В других — о проблемах, которые могут дать злоумышленникам полный контроль над корпоративной инфраструктурой и доступ к конфиденциальной информации.

Уязвимости среднего уровня нашли у 36% компаний. Они сами по себе не дают полного доступа, но могут стать частью более сложной атаки. И лишь 4% организаций не показали серьёзных пробелов в защите.

По отраслям распределение выглядит так: 60% тестов пришлись на энергетику, ИТ и промышленность, 20% — на финсектор, по 8% — на недвижимость, рекламу и медиа, а также ретейл.

Спрос на пентесты растёт: только внешнее тестирование с начала года заказали почти в полтора раза чаще, чем за весь 2024-й. Популярны и проекты по комплаенсу — их стало на 75% больше. А услуга расследования инцидентов хоть и редкая (4% от общего числа), но показала прирост более чем в два раза.

По прогнозу «МегаФона», к концу 2025 года объём рынка пентестов вырастет вдвое. Причины понятны: кибератак становится всё больше, методы усложняются, а регуляторы ужесточают требования к защите.

«По сути, только треть компаний действительно готовы к атакам. Остальным предстоит серьёзно дорабатывать защиту. Пентест — это первый шаг, который показывает, где именно у вас слабые места», — подчеркнула Наталья Талдыкина, директор по развитию корпоративного бизнеса «МегаФона».

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