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.

В Intel TDX обнаружены уязвимости с риском утечки данных

Intel вместе с Google провела масштабный аудит технологии Trust Domain Extensions (TDX), процессе которого обнаружилось немало проблем. За пять месяцев работы специалисты выявили пять уязвимостей, а также 35 багов и потенциальных слабых мест в коде.

TDX — это аппаратная технология «конфиденциальных вычислений». Она предназначена для защиты виртуальных машин в облаке даже в том случае, если гипервизор скомпрометирован или кто-то из администраторов действует недобросовестно.

По сути, TDX создаёт изолированные «доверенные домены» (Trust Domains), которые должны гарантировать конфиденциальность и целостность данных.

Проверкой занимались исследователи Google Cloud Security и команда Intel INT31. Они анализировали код TDX Module 1.5 — ключевого компонента, отвечающего за работу механизма на высоком уровне. В ход пошли ручной аудит, собственные инструменты и даже ИИ.

В результате обнаружены пять уязвимостей (CVE-2025-32007, CVE-2025-27940, CVE-2025-30513, CVE-2025-27572 и CVE-2025-32467). Их можно было использовать для повышения привилегий и раскрытия информации. Intel уже выпустила патчи и опубликовала официальное уведомление.

Самой серьёзной Google называет CVE-2025-30513. Она позволяла злоумышленнику фактически обойти механизмы безопасности TDX. Речь идёт о сценарии, при котором во время миграции виртуальной машины можно было изменить её атрибуты и перевести её в режим отладки.

Это открывало доступ к расшифрованному состоянию виртуальной машины, включая конфиденциальные данные. Причём атаку можно было провести уже после процедуры аттестации, когда в системе гарантированно присутствуют важные материалы.

Google опубликовала подробный технический отчёт (PDF) объёмом 85 страниц, а Intel — более краткое описание результатов совместной работы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru