Команда Qrator Labs открыла Центр обработки трафика в США

Команда Qrator Labs открыла Центр обработки трафика в США

Команда лабораторного кластера Qrator Labs объявляет об открытии ЦОТ – Центра обработки трафика для предоставления услуг по противодействию DDoS-атакам клиентам из США и Канады. Новые точки присутствия, открытые компанией в США (в том числе в Силиконовой долине), дополнили облачное решение компании, доведя общую пропускную способность сети фильтрации трафика до нескольких сотен гигабит.

«США – самый важный в мире рынок для компаний, предоставляющих услуги в области информационной безопасности. Американские клиенты хорошо понимают необходимость сервисов по противодействию DDoS-атакам, готовы и могут оплачивать работу профессионалов, помогающих справиться с этой проблемой. Но на фоне высокого спроса на подобные услуги, также наблюдается и высокая конкуренция поставщиков таких сервисов. Это непростой рынок, но мы уверены, что наше предложение -- одно из самых привлекательных с точки зрения технической проработанности, качества предоставления сервиса, функциональности. Наши методики проверены годами и десятками клиентов, основаны на математических научных расчетах и работают на уникальных алгоритмах, умеющих очень точно различать запросы от ботов и от рядовых пользователей. Система постоянно эволюционирует, – мы каждую минуту собираем информацию об активности злоумышленников. Я уверен, что Qrator станет востребованным сервисом в США», -- говорит Александр Лямин, руководитель Qrator Labs.

«Мы рассматриваем нескольких кандидатов на должность главы американского офиса. Это будет профессионал с локальной экспертизой и знанием американского рынка. По нашим планам офис Qrator Labs откроется в США в начале следующего года. С этого момента клиенты смогут воспользоваться нашим сервисом», -- добавляет руководитель Qrator Labs.

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

ИИ может склонировать JS-зловреда 10 тыс. раз и добиться FUD в 88% случаев

Проведенное в Palo Alto Networks исследование показало, что ИИ-модель можно заставить многократно обфусцировать вредоносный код JavaScript и в итоге получить семпл, не детектируемый антивирусами (FUD, fully undetectable).

Речь идет об онлайн-помощниках, авторы которых вводят ограничения во избежание злоупотреблений ИИ-технологиями — в отличие от создателей «злых» аналогов (WormGPT, FraudGPT и т. п.), заточенных под нужды киберкриминала.

Разработанный в Palo Alto алгоритм использует большую языковую модель (БЯМ, LLM) для пошаговой трансформации кода с сохранением его функциональности. При его тестировании на реальных образцах JavaScript-зловредов кастомный классификатор на основе модели глубокого обучения выдал вердикт «безвредный» в 88% случаев.

Опытным путем было установлено, что уровень детектирования снижается по мере увеличения количества итераций (в ходе экспериментов LLM создавала по 10 тыс. вариантов вредоноса). Примечательно, что привносимые изменения выглядели более естественно в сравнении с результатами готовых инструментов вроде obfuscator.io.

Для проведения исследования был также создан набор подсказок для выполнения различных преобразований, таких как переименование переменной, разделение строк, добавление мусора, удаление ненужных пробелов, альтернативная реализация функции.

Финальные варианты обфусцированных JavaScript были ради интереса загружены на VirusTotal. Их не смог распознать ни один антивирус; повторение проверок через четыре дня дало тот же эффект.

 

Результаты исследования помогли экспертам усовершенствовать свой инструмент детектирования JavaScript. Полученные с помощью LLM образцы были добавлены в тренировочный набор данных для модели машинного обучения; их использование позволило повысить результативность классификатора на 10%.

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