Digital Security демонстрирует уязвимость популярных антивирусов

Digital Security демонстрирует уязвимость популярных антивирусов

Digital Security демонстрирует уязвимость популярных антивирусов

Результаты исследования, проведенного специалистами исследовательского центра Digital Security, демонстрируют, что большинство популярных антивирусных продуктов могут быть успешно атакованы при помощи известных техник, доступных на публичных ресурсах.

В рамках данной работы были проанализированы следующие решения: McAfee Total Security 2015, ESET Smart Security, Norton Security, AVG Internet Security 2015, BitDefender Total Security 2015, Trend Micro Antivirus+ 2015, Avira, DrWeb 10, Kaspersky Internet Security 15, Avast Free Antivirus, Panda Internet Security 2015. Продукты, участвовавшие в исследовании, объединены двумя признаками:

  1. ПО, использующее архитектуру самозащиты, заявляет о себе как о способном реагировать на активную, запущенную угрозу, обладает функцией проактивной защиты;
  2. Входит в список самых популярных решений, ранее трестировавшихся с применением различных методологий.

Все перечисленное ПО было подвергнуто атакам при помощи универсальных техник, каждая из которых не нацелена на конкретное решение и не использует архитектурные слабости того или иного ПО. В частности, были задействованы: ProxyInject, Duplicate Handle, Reparse-Point, PageFile attack, RegSafe, RegRestore, Shim engine. Эти техники атак доступны на открытых ресурсах Интернета уже 1-3 года.

Тестирование методов проходило на операционной системе Windows 7, x86_64/x86_32, которая устанавливалась на виртуальной машине VMware. Кроме того, отдельные решения были инсталлированы на физическое железо (обусловлено использованием механизмов аппаратной виртуализации VT-x/VTD).

В процессе тестирования выяснилось, что почти все исследованные продукты уязвимы к одной или нескольким известным техникам атак. С результатами, а также другими подробностями исследования можно ознакомиться по ссылке: http://dsec.ru/ipm-research-center/research/self_defense_anti_virus/.

Очевидно, что некоторые компании попросту не отслеживают эволюцию публичных методов атак, лишь подтверждая тем самым абсурдность выбранной ими архитектуры. Это предоставляет злоумышленникам большую свободу действий, а также дает возможности для совершенствования методов в будущем. И пока ситуация не изменится, атакующие всегда будут на шаг впереди защиты.

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

Сбер разработал комплексную модель угроз для ИИ

Эксперты Сбера разработали модель угроз для искусственного интеллекта (включая генеративный ИИ), охватывающую все этапы жизненного цикла таких систем — от подготовки данных до интеграции в приложения.

Документ опубликован на портале киберграмотности Сбера «Кибрарий». Он не привязан к конкретной отрасли и предназначен для оценки потенциальных уязвимостей, адаптации защитных механизмов и минимизации рисков.

В исследовании описаны 70 угроз, связанных с применением как предиктивных, так и генеративных моделей ИИ. Особое внимание уделено рискам, возникающим при использовании генеративных систем, чье распространение стремительно растёт. Для каждой угрозы определены затрагиваемые свойства информации — конфиденциальность, целостность и доступность, а также объекты воздействия, будь то обучающие датасеты или модели с открытым исходным кодом. Модель включает схему взаимодействия таких объектов и их детальное описание.

«Сбер активно применяет технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессах и глубоко понимает возникающие угрозы. В ответ на эти вызовы мы создали первую в России модель киберугроз, охватывающую весь спектр рисков, связанных с разработкой и использованием ИИ. Этот документ позволит организациям любой сферы — от финансов до госструктур и промышленности — системно оценивать уязвимости, настраивать защитные меры и снижать возможные потери», — отметил вице-президент Сбера по кибербезопасности Сергей Лебедь.

Ключевые риски при использовании ИИ — это принятие ошибочных решений и утечки данных, использованных при обучении моделей. Кроме того, ИИ активно используют киберпреступные группировки в своих целях.

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