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.

Подпишитесь на новости

Яндекс выпустил систему контроля безопасности корпоративного ИИ

Yandex B2B Tech выводит на рынок AI-SPM — инструмент для непрерывной оценки защищённости корпоративных ИИ-систем. Решение должно находить опасные настройки, избыточные полномочия и доступ моделей к конфиденциальным данным до того, как этим заинтересуются уже не аудиторы, а атакующие.

О запуске рассказал «Ведомостям» генеральный директор Yandex Cloud Григорий Атрепьев.

По его словам, постоянный автоматизированный контроль становится необходимостью по мере распространения ИИ в корпоративной инфраструктуре.

AI-SPM связывает в единую карту модели, наборы данных, серверы, права доступа и обнаруженные уязвимости. Система проверяет безопасность на разных этапах жизненного цикла ИИ, выявляет риски и предлагает меры защиты.

Например, она может предупредить об угрозе подмены обучающих данных, чрезмерных правах пользователя или возможности добраться до модели через специально подготовленный запрос.

При этом AI-SPM — скорее диспетчер защищённости, чем железный купол. Такие платформы непрерывно обследуют инфраструктуру и объясняют, где администраторы оставили дверь приоткрытой, но сами по себе не блокируют большинство атак. Для фильтрации запросов, предотвращения утечек и защиты от инъекций в промпт нужны отдельные средства.

Мировой рынок решений для защиты ИИ, по приведённой Атрепьевым оценке, вырастет с $2,8 млрд в 2026 году до $4,8 млрд в 2027-м. Российский сегмент пока только формируется: Yandex Cloud оценивает его объём в 1-4 млрд рублей по итогам 2026 года и допускает рост до 11–30 млрд рублей к 2029–2030 годам.

Основными заказчиками подобных продуктов станут банки, промышленные компании, ретейлеры, телеком-операторы, технологический бизнес и госструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru