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.

Подпишитесь на новости

Codex и Kimi провалили задачи после перевода промптов на русский

Попросили ИИ исправить код по-русски, а он сразу же решил обойтись без интернета и начал придумывать решение. Такое поведение заметила автор проекта worklore Валентина Конюхова: в её эксперименте Codex и Kimi K3.1 пропускали поиск, которым пользовались при англоязычных заданиях.

Подробности и методику она опубликовала на Хабре.

Автор провела 1350 прогонов: шесть задач, девять конфигураций агентов, задания на русском и английском (с подсказками и без них). У всех был доступ в интернет.

На одной задаче Codex с низким уровнем рассуждений нашёл нужный формат на форуме и справился во всех пяти англоязычных прогонах.


С русским заданием он ни разу не обратился в Сеть и получил ноль успешных решений. У Kimi K3.1 похожий провал произошёл на задаче с OAuth.

Зато заметка с нужным фактом возвращала результат до пяти успешных результатов из пяти. В среднем подсказки повышали успешность на 33 процентных пункта для английских заданий и на 39 — для русских. Язык самой заметки почти ничего не менял.


Стоит учитывать, что задач в примере было всего шесть, повторов немного, а причину изменения поведения автор не проверяла. Но на всякий случай смотрите в логи, искал ли агент ответ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru