На портале BI.ZONE Threat Intelligence появился ИИ-ассистент и аналитика

На портале BI.ZONE Threat Intelligence появился ИИ-ассистент и аналитика

На портале BI.ZONE Threat Intelligence появился ИИ-ассистент и аналитика

Компания BI.ZONE расширила функциональность портала Threat Intelligence, добавив интерактивный дашборд и встроенного ИИ-ассистента Cubi. Новые инструменты помогут специалистам быстрее анализировать ландшафт киберугроз и понимать, какие методы используют злоумышленники.

На дашборде отображаются данные о наиболее атакуемых странах, популярных вредоносных программах и инструментах атакующих.

Пользователи могут отфильтровать информацию по отраслям и увидеть, какие кибергруппировки чаще всего нацеливаются именно на их сектор.

Среди фильтров есть возможность выбрать тип мотивации злоумышленников — например, финансовую, шпионскую или хактивистскую. Для каждой категории можно просмотреть список самых активных групп.

Отдельная функция — «Персонализация». С её помощью пользователь может одним нажатием получить срез данных, актуальный именно для своей отрасли.

На портал также интегрирован ИИ-ассистент BI.ZONE Cubi, который помогает расшифровывать тактики, техники и процедуры кибератак, а также объясняет, какие инструменты используют преступники. Ассистент способен формировать краткие описания и рекомендации по инцидентам, тем самым сокращая время на ручной анализ.

Использование Cubi, по словам разработчиков, позволяет ускорить обработку данных и снизить нагрузку на аналитиков, высвобождая время для более сложных задач.

Новые функции делают портал BI.ZONE Threat Intelligence инструментом не только для мониторинга угроз, но и для детального анализа активности кибергруппировок в реальном времени.

Подпишитесь на новости

Anthropic предупредила об ИИ-червях, угрожающих умной технике

Компактные ИИ-модели могут приблизиться к автономному распространению по слабо защищенным устройствам. Anthropic рассматривает сценарий, в котором модель копируется между узлами и использует их вычислительные ресурсы без постоянной связи с центральным дата-центром.

В исследовании компании показан запуск модели Gemma4-26B-A4B на 15 недорогих Android TV-приставках.

Скорость составила 0,39 токена в секунду. Это медленно для чата, но демонстрирует возможность распределить вычисления между бытовыми устройствами.

Модели с 30 млрд параметров и меньше уже выполняют многие отдельные этапы размножения, однако ошибаются при объединении их в полную цепочку.

В упрощенном эксперименте GLM-5.2 справилась с распространением другой, меньшей модели. Доступ к тестовым устройствам намеренно облегчили: ADB работал без аутентификации. Поэтому результат не доказывает способность автономно заражать произвольную технику в интернете.


Среди протестированных моделей пока нет той, которая одновременно достаточно компактна для выбранных устройств и достаточно способна для надежного полного цикла. По грубой экстраполяции исследователей, такой уровень может стать реальным к концу 2026 года.

Потенциальную распределенную сеть будет сложно остановить одним выключателем. При этом предполагаемое распространение может занимать дни, а не секунды.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru