Система превентивного блокирования вредоносных программ в Linux

Система превентивного блокирования вредоносных программ в Linux

...

Анонсирован интересный исследовательский проект Korset, в рамках которого создается система, работающая на уровне Linux ядра и производящая мониторинг выполнения приложений в системе, cообщает opennet.ru.

В случае обнаружения аномалий, несвойственных определенной программе, приложение блокируется не дожидаясь факта совершения злонамеренных действий. Korset состоит из двух базовых модулей:


- Автоматический статический анализатор, строящий CFG правила на этапе сборки приложения.
- Агент, работающий на уровне ядра и проверяющий следование заданным правилам.


Для каждого приложения, на основе статического анализа исходных текстов или бинарного кода строится граф управляющих потоков (Control Flow Graph - CFG), который в дальнейшем используется системой мониторинга, проверяющей валидность выполняемых приложением системных вызовов, с учетом порядка из следования. Испытания системы продемонстрировали полное отсутствие ложных срабатываний. Подробности работы алгоритмов заложенных в Korset можна найти в презентации "Korset: Automated, Zero False-Alarm Intrusion Detection for Linux".

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

Активность фишеров за месяц возросла на 17% за счет использования ИИ

Согласно статистике KnowBe4, в феврале 2025 года число фишинговых писем возросло на 17% в сравнении с показателями шести предыдущих месяцев. Основная масса таких сообщений (82%) содержала признаки использования ИИ.

Подобная возможность, по словам экспертов, позволяет усилить полиморфизм атак фишеров — рандомизацию заголовков, содержимого, отправителей поддельных писем.

Незначительные изменения, на лету привносимые ИИ, позволяют с успехом обходить традиционные средства защиты — блок-листы, статический сигнатурный анализ, системы защиты класса SEG.

По данным KnowBe4, больше половины полиморфных фишинговых писем (52%) рассылаются с взломанных аккаунтов. Для обхода проверок подлинности отправителя злоумышленники также используют фишинговые домены (25%) и веб-почту (20%).

Более того, использование ИИ позволяет персонализировать сообщения-ловушки за счет динамического (в реальном времени) сбора информации об адресатах из открытых источников, а также сделать их настолько убедительными, что получатель даже не заподозрит подвох.

По данным KnowBe4, активность фишеров, освоивших новые возможности, за год возросла на 53%. Рост количества случаев использования ИИ в атаках отметили и другие эксперты. Для эффективного противодействия новой угрозе нужны более совершенные ИБ-инструменты — скорее всего, на основе того же ИИ.

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