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.

В ТЭК за полгода зафиксировано 43 утечки данных, из них 3 в России

Предприятия топливно-энергетического комплекса смогли выстроить защиту от внешних атак и недобросовестных сотрудников. По данным исследования InfoWatch, ситуация с утечками стабилизировалась после резкого всплеска 2022–2023 годов.

В первой половине 2025-го в мире зафиксировано 43 инцидента, из них три в России. По сравнению с прошлым годом мировой показатель снизился на 22%, а в России остался на том же уровне.

Аналитики объясняют это «отскоком» после периода турбулентности: с началом СВО число атак резко выросло, совпав с новой волной вымогателей, атаками на цепочки поставок и активным использованием злоумышленниками ИИ.

Если в мире компании говорят, что 95% утечек вызваны хакерами, то в России заметна роль внутренних факторов: 14% инцидентов связаны с сотрудниками, ещё столько же — с невыясненными причинами.

Что утекает чаще всего? И в России, и в мире — это персональные данные (в среднем более чем в половине случаев). В первом полугодии 2025 года в мире скомпрометировано 82 млн записей, в России — около 4 млн. При этом в мировом ТЭК часто утекает и коммерческая тайна (48% случаев), а вот в России таких инцидентов не выявили.

«Похоже, что вложения в кибербезопасность и активность правоохранителей начали давать результат. Но расслабляться не стоит: даже внутренние сотрудники могут участвовать в сложных схемах вместе с хакерами», — отметил Андрей Арсентьев из InfoWatch.

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