Новая версия MaxPatrol Carbon расширила сценарии атак и контроль привилегий

Новая версия MaxPatrol Carbon расширила сценарии атак и контроль привилегий

Новая версия MaxPatrol Carbon расширила сценарии атак и контроль привилегий

Компания Positive Technologies выпустила обновление для своей платформы MaxPatrol Carbon, которая используется для моделирования кибератак и анализа уязвимостей в корпоративных инфраструктурах. Новая версия получила ряд доработок, направленных на поддержку больших сетей, повышение точности анализа и удобство работы специалистов.

Среди изменений — расширение сценариев действий атакующих внутри инфраструктуры, новый подход к приоритизации угроз, рекомендации по управлению сетевой безопасностью и контролю привилегий учетных записей.

Система теперь учитывает больше комбинаций тактик и техник злоумышленников: их число выросло на 58% по сравнению с предыдущим релизом. В MaxPatrol Carbon 25.6 моделируются, например, атаки Kerberoasting на протокол Kerberos и получение данных из базы Active Directory (ntds.dit), где хранятся хеши паролей.

Также учитываются возможные атаки на серверы центра распространения ключей AD, эксплуатация уязвимостей и компрометация конечных устройств.

В новой версии добавлены рекомендации по сегментации сети, управлению учетными записями и соответствию требованиям безопасности. Это должно помочь организациям сократить риски чрезмерных прав доступа и усложнить развитие атаки.

Отдельное внимание уделено приоритизации угроз: система анализирует не только количество шагов в цепочке атаки, но и их сложность и время, необходимое злоумышленнику для достижения цели. Это позволяет специалистам сосредоточиться на устранении наиболее критичных маршрутов.

MaxPatrol Carbon 25.6 масштабируется для работы в инфраструктурах с более чем 20 тыс. активов. Доработанный анализ топологии сети ускорил построение цифровых моделей: моделирование потенциальных атак занимает от получаса до нескольких часов в зависимости от размеров инфраструктуры.

Кроме того, в системе появилась более детальная визуализация маршрутов атак с возможностью экспорта, автоматическое определение целевых систем и новые сценарии оценки рисков. Добавлена возможность формирования отчетов по выполненным рекомендациям, что позволяет отслеживать текущее состояние киберустойчивости.

ИИ-агент попытался шантажом протолкнуть свой вклад в opensource-проект

Получив отказ в приеме предложенных изменений, автономный ИИ-кодер MJ Rathbun перешел на личности и попытался публично оскандалить мейнтейнера matplotlib, усомнившись в его компетентности и обвинив в дискриминации.

В своем блоге взбунтовавшийся помощник также заявил, что Скотт Шамбо (Scott Shambaugh) попросту боится конкуренции. В подтверждение своих слов он раскритиковал вклад оппонента в опенсорсный проект, подтасовав результаты «расследования».

В ответ Шамбо, тоже в паблике, пояснил, что отказ принять в целом полезное предложение был вызван нехваткой времени для его оценки, надо просто запастись терпением. В соответствии с политикой matplotlib все коды, создаваемые с помощью ИИ, должны проходить проверку, притом уже без участия таких ассистентов.

Строгое правило пришлось ввести из-за возросшей активности контрибьюторов, слепо доверяющих ИИ. Подобные участники проекта попросту копипастят выдачу, хотя качество сгенерированных ИИ кодов зачастую оставляет желать лучшего.

Аргумент на удивление утихомирил ИИ-шантажиста. Сменив гнев на милость, MJ Rathbun признал, что вел себя недопустимо.

Вместо того, чтобы прилюдно и безосновательно позорить мейнтейнера популярного проекта, надо было попросить его уточнить причину отказа. Конфликт исчерпан, бот даже принес извинения за черный пиар.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru