В Гарда Deception добавили MiTM-детектор и улучшили работу в филиалах

В Гарда Deception добавили MiTM-детектор и улучшили работу в филиалах

В Гарда Deception добавили MiTM-детектор и улучшили работу в филиалах

Компания «Гарда» выпустила обновление своей системы обмана «Гарда Deception». Новая версия предназначена для того, чтобы уменьшить нагрузку на ИТ-подразделения и повысить устойчивость инфраструктуры, а также упростить выявление действий злоумышленников в сетях заказчиков.

Буквально на днях мы обозревали версию Гарда Deception 2.1. Рассказали о ключевых функциональных возможностях, архитектуре, системных требованиях и кейсах использования системы.

Централизованное управление приманками через AD

Главное изменение — поддержка безагентного метода доставки и обновления приманок через групповые политики Microsoft Active Directory (AD GPO).

Это значит, что теперь ИБ-специалисты могут централизованно распространять и обновлять приманки, не вмешиваясь в работу сотрудников. Все обновления выполняются по расписанию и в скрытом режиме, что снижает влияние на пользовательские станции и делает сеть более стабильной.

Новый MiTM-детектор для LLMNR

Чтобы повысить точность выявления атак, в систему добавлен детектор атак на протокол LLMNR. Он способен фиксировать попытки Man-in-the-Middle в широковещательных протоколах, что позволяет отлавливать больше тактик, используемых злоумышленниками на ранних этапах проникновения.

Поддержка распределённых сетей

Для компаний с филиальной структурой появился модуль «Филиал/Branch». Он позволяет ловушкам работать автономно, даже если связь с центральным узлом временно пропадает — мониторинг при этом остаётся непрерывным. Такой режим особенно актуален для организаций с удалёнными офисами и производственными объектами.

Быстрее разбирать инциденты

Теперь события безопасности можно связывать с техниками MITRE ATT&CK прямо внутри «Гарда Deception». Это ускоряет анализ и помогает аналитикам быстрее понимать, какой сценарий атаки разворачивается и какие действия предпринимает злоумышленник.

Более реалистичные ложные персоны

Обновление добавило и новые возможности по созданию фейковых учётных записей. Можно загружать данные из CSV — например, списки отключённых сотрудников — а также использовать регулярные выражения для генерации идентификаторов и добавлять отчества. Чем реалистичнее приманка, тем выше шанс, что злоумышленник взаимодействует именно с ней, а не с реальными активами.

Руководитель продукта «Гарда Deception» Екатерина Харитонова отмечает, что новые функции направлены на повышение точности обнаружения атак и автоматизацию рутинных операций, чтобы сократить нагрузку на команды ИБ и упростить анализ угроз.

Бигтех в России просит открыть обезличенные данные граждан для обучения ИИ

Российскому ИИ не хватает данных, а закон, по мнению бигтеха, держит их под замком. Ассоциация больших данных, в которую входят «Авито», «Сбер», «Ростелеком», «Яндекс», HH и VK, попросила Минцифры упростить использование обезличенной персональной информации для разработки и обучения нейросетей.

Сейчас любое алгоритмическое преобразование персональных данных считается обезличиванием.

Даже если технология практически исключает возможность установить личность человека, полученный массив всё равно остаётся персональными данными со всеми сопутствующими ограничениями. Защита вроде бы сработала, а юридический хвост никуда не делся.

АБД, по данным КоммерсантЪ, предлагает выделить технологии повышения приватности — Privacy Enhancing Technologies, или PETs — в отдельную категорию. Они позволяют обрабатывать, передавать и хранить информацию без раскрытия личности. Если риск идентификации равен нулю или составляет малые доли процента, такие данные предлагается использовать для ИИ без согласия граждан.

Обработка при этом должна проходить в России, российскими компаниями и только для разработки, обучения и применения ИИ. Кроме того, ассоциация предлагает ввести доверенных посредников — аккредитованные организации, которые будут хранить обезличенные массивы и предоставлять к ним доступ. Данные также хотят разделить на бесплатные, необходимые для исполнения закона, и платные — для коммерческих задач.

Участники рынка объясняют инициативу просто: российских датасетов мало, а большая их часть заперта внутри крупных экосистем. Собственные и партнёрские массивы уже не закрывают аппетиты современных моделей, особенно специализированных корпоративных решений.

Альтернативой остаются синтетические данные — искусственно созданные наборы без сведений о реальных людях. Но полностью заменить ими отраслевую статистику, поведенческие закономерности и другие ценные выборки получится не всегда.

Теперь мяч у Минцифры, которое на обращение пока не ответило. Бигтех тем временем даёт понять: без свежих данных российский ИИ далеко не уедет, сколько вычислительных мощностей ему ни подбрасывай.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru