NGR Softlab добавила гибкие цепочки анализа в систему проверки файлов

NGR Softlab добавила гибкие цепочки анализа в систему проверки файлов

NGR Softlab добавила гибкие цепочки анализа в систему проверки файлов

Компания NGR Softlab выпустила обновлённую версию Системы управления безопасностью файлов — решения, которое помогает выстраивать проверку входящих файлов через разные средства защиты и распределять нагрузку на них более аккуратно, особенно в часы пик.

Главное изменение в новой версии — более гибкая настройка самих сценариев проверки. Теперь политики можно точнее подгонять под реальные бизнес-процессы, а один и тот же файл при необходимости пропускать сразу через несколько цепочек анализа, причём в заданном порядке.

В системе также появился YARA-анализатор с более чем 18 тысячами правил из коробки. Его можно использовать как отдельный инструмент проверки внутри цепочки или опираться на его вердикт при выборе следующего маршрута для файла.

Ещё одно заметное изменение — поддержка интеграции с любыми открытыми средствами защиты, которые работают через REST API или ICAP. Это должно упростить встраивание системы в уже существующую инфраструктуру и снизить зависимость от ограниченного набора готовых интеграций.

Кроме того, в компании заявили, что в новой версии втрое ускорили конвертацию файлов в безопасный формат. Для организаций с большим потоком входящих документов это может быть важным моментом: чем быстрее проходит такая обработка, тем меньше риск, что проверка начнёт тормозить рабочие процессы.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru