Компания Vigilant применила теорию информации для борьбы с угрозами

Компания Vigilant применила теорию информации для борьбы с угрозами

Специалисты фирмы намерены применять для противодействия вредоносному программному обеспечению математические методы измерения энтропии. Вычисляя степень неопределенности фрагментов в потоке данных, можно обнаруживать аномалии, которые, в свою очередь, способны указать на присутствие опасных приложений или активности злоумышленников.

Так, если последующий фрагмент полностью предсказуем на основании сведений о предыдущих, то можно говорить, что энтропия в рассматриваемом случае имеет нулевое значение. При равновесном выборе из двух вариантов (как в общеизвестном примере с подбрасыванием монеты) степень случайности соответствует одному биту энтропии, и так далее. В защите информации энтропию можно привлекать, скажем, для оценки надежности паролей: если абсолютно случайное кодовое слово, состоящее из восьми произвольных и ни разу не повторяющихся символов, может характеризоваться 52 битами энтропии, то при использовании определенных слов степень неопределенности пароля снижается в среднем до 18 битов - а, следовательно, взломщик может испробовать не все 252 комбинаций, а лишь наиболее вероятные 218 (существенно снизив тем самым время подбора).

Vigilant, однако, использует энтропию для других целей, а именно - для выявления атипичных образцов данных, которые могут быть соотнесены с вредоносным кодом. Похожая тактика успешно применяется в службах защиты от спама: если одна учетная запись отправляет письма на тысячи адресов, не имеющих никакой явной связи ни с ней, ни друг с другом, то можно с высокой степенью уверенности заключить, что рассылка является нежелательной. Эксперты компании уверены, что расчет показателя энтропии может быть столь же эффективно использован для отсеивания вредоносных объектов (поскольку многие инфекции генерируют случайные имена файлов), а также доменов. В частности, по данным Vigilant, степень неопределенности обычного доменного имени изменяется в пределах от 2,5 до 3,9 битов; следовательно, если энтропия превышает уровень в 4 бита, то перед нами, скорее всего, продукт работы вредоносного генератора случайных имен.

Еще один вариант применения соответствующих расчетов - борьба с программными шпионами, которые используются в долговременных атаках повышенной сложности (APT). Чтобы скрыть факт утечки сведений, шпионы часто шифруют информацию перед ее отправкой хозяину, но при передаче используют стандартный протокол HTTP, а не защищенное соединение. Обычный текст на естественном языке имеет невысокие показатели энтропии (например, для английского языка - от 0,6 до 1,5 бит); напротив, шифртекст по самой своей сущности должен характеризоваться как можно более высокой степенью непредсказуемости. Соответственно, если по обычному исходящему соединению вдруг начинают идти потоки данных с высоким показателем энтропии, то это явственно сигнализирует о попытке передать криптованные сведения - что, в свою очередь, вызывает обоснованные подозрения.

PC World

Письмо автору

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Swordfish Security подготовила бесплатный фреймворк по оценке рисков ИИ

Специалисты по кибербезопасности из компании Swordfish Security объявили, что разработанная ими методология по оценке зрелости компаний, применяющих искусственный интеллект, будет доступна ИБ-командам бесплатно. Идея в том, чтобы помочь сформировать зарождающийся рынок ИИ-безопасности и дать организациям понятный инструмент для самопроверки.

Методология и карта угроз создавались именно для российского рынка: учитывались требования регуляторов и особенности отечественных ИИ-систем.

Во фреймворк под названием SAIMM включили направления анализа ИИ-систем, оценку рисков, а также набор мер по их снижению. Фактически это рабочий чек-лист, который может помочь компаниям понять текущий уровень зрелости и построить собственную дорожную карту развития безопасного ИИ.

По словам специалистов, на рынке ежедневно появляются новые ИИ-агенты, а бизнес активно внедряет инструменты на базе языковых моделей. При этом масштаб угроз растёт, а атаковать ИИ-системы зачастую проще, чем традиционное ПО из-за их специфики.

Разработчики собрали около 80 уязвимостей, характерных именно для ИИ-систем, и сопоставили их с международными классификациями — OWASP, NIST, ENISA, MITRE ATLAS и другими. В список вошли, например, компрометация модели, обход ограничений, утечка чувствительных данных в ответах модели, конфликт инструкций и другие риски. Для каждой угрозы указаны меры защиты и необходимые контроли.

Фреймворк не привязан к определённой отрасли: им могут пользоваться финтех-компании, онлайн-ритейл, госсектор и другие организации, работающие с ИИ. Разработчики также участвовали в проектах на уровне регуляторов, что позволило учесть положения национальных инициатив в сфере ИИ и критической инфраструктуры.

Совместное исследование Ассоциации Финтех и экспертов в области ИИ-безопасности показало, что четверть крупнейших финансовых компаний уже пережили инциденты, связанные с использованием искусственного интеллекта. Это указывает на то, что ИИ активно интегрируется в рабочие процессы, но инструменты его защиты всё ещё находятся в стадии становления.

Новая методология должна помочь компаниям уйти от спонтанного подхода к внедрению ИИ и выстроить системную работу с рисками.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru