Positive Technologies и Group-IB начали технологическое сотрудничество

Positive Technologies и Group-IB начали технологическое сотрудничество

Positive Technologies и Group-IB начали технологическое сотрудничество

Компании Positive Technologies и Group-IB объявляют о технологическом сотрудничестве, начало которому положило использование PT Application Firewall в режиме Forensic при расследовании инцидентов, проводимом компанией Group-IB.

Включение межсетевого экрана уровня приложений в процесс расследования кибератак позволило экспертам Group-IB в три раза сократить время анализа каждого инцидента и успешно идентифицировать способ проникновения, включая тип проэксплуатированной уязвимости, использованный инструментарий и сработавший эксплойт.

Компания Group-IB специализируется в предотвращении и расследовании киберпреступлений и мошенничеств с использованием высоких технологий, что предполагает сбор и анализ журналов событий различных систем (включая средства защиты информации). Для проведения детального расследования атак на веб-ресурсы экспертам Group-IB был необходим удобный инструмент пассивного анализа журналов атакованных серверов. Специалисты Group-IB остановили свой выбор на защитном экране уровня приложений PT Application Firewall.

«Детальное расследование инцидентов, связанных с атаками на веб-ресурсы организации, — это сложная и кропотливая работа, требующая немалых усилий даже от квалифицированных ИБ-специалистов. PT Application Firewall помогает ощутимо снизить трудозатраты команды экспертов — при одновременном сохранении (а в некоторых случаях и повышении) эффективности. Он не только выявляет и блокирует атаки на веб-ресурсы в режиме реального времени, но и осуществляет их ретроспективный анализ. На технологическом уровне это возможно благодаря режиму Forensic, который позволяет автоматически анализировать журналы событий с потенциально скомпрометированных веб-серверов и приложений», — рассказал директор центра компетенций Positive Technologies Андрей Бершадский.

PT Application Firewall, работающий в режиме Forensic, позволяет Group-IB по запросу загружать журналы событий атакованных веб-серверов на автоматизированный анализ и выносить вердикты о причинах инцидентов. Раньше анализ таких журналов эксперты Group-IB проводили вручную, с использованием инструментов собственной разработки, но первые испытания показали, что PT Application Firewall сокращает время расследования инцидента и позволяет экспертам принимать оперативные меры по предотвращению развития инцидентов.

«Среди наших клиентов есть компании с потоком сетевого трафика, измеряемым сотнями гигабит. В прошлом, когда такие клиенты становились объектом атаки, нам приходилось тратить очень много времени на анализ данных и восстановление хронологии событий. А ведь скорость и точность — это главные составляющие эффективного реагирования на инциденты. Использование PTApplication Firewall при проведении расследований позволило нам оперативно остановить развитие инцидента, в три раза сократить время анализа и успешно идентифицировать атакующих. Развитие технологического партнерства Group-IB и Positive Technologies открывает новые возможности в противодействии киберпреступности», — поделился руководитель департамента киберразведки компании Group-IB Дмитрий Волков. 

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

Спрос на услуги по безопасности генеративного ИИ активно растет

По данным Swordfish Security, за услугами по безопасности больших языковых моделей (LLM Security) в 2024 году обращались 35% заказчиков. Спрос на такие услуги растет прямо пропорционально внедрению подобных инструментов в бизнес-практику.

В 2025 году такая практика будет только расширяться, поскольку генеративный интеллект, прежде всего, большие языковые модели, будут внедряться все более активно. В будущем году уровень проникновения генеративного ИИ составит не менее 40%, а к 2030 году может достигнуть и 90%.

Как отметил директор по развитию бизнеса ГК Swordfish Security Андрей Иванов, рост интереса к безопасности больших языковых моделей стал одной из главных тенденций 2024 года. Недооценка таких рисков чревата серьезными проблемами. Среди таких рисков Андрей Иванов инъекции вредоносного кода в промпт, уязвимости в цепочках поставок, выдача ошибочной информации за истину на этапе обучения модели и даже кража модели злоумышленниками.

«В бизнесе используют большие модели для распознавания текста, анализа данных, предиктивной аналитики, поиска, оценки ресурса механических узлов промышленных агрегатов и многого другого. Многие отрасли, та же ИТ, активно используют ИИ-помощников. Например, в DevSecOps мы обучили и применяем модель, которая может анализировать и приоритизировать большой объем уязвимостей кода, таким образом освобождая время для квалифицированных инженеров для других, более сложных и творческих задач, — комментирует Андрей Иванов. — Критичным может оказаться, например, некорректная работа виртуальных ассистентов, которые могут влиять на клиентские решения, аналитику, дающую ошибочную информацию в цепочке поставок. Существуют атаки, отравляющие данные или позволяющие получить конфиденциальную информацию, и так далее. К этому стоит относиться как к любой информационной системе, влияющей на бизнес-процесс и проводящей, в случае компрометации, к потерям репутации и убыткам».

Внедрение ИИ требует корректировки корпоративных политик ИБ. Важно делать акцент на безопасности, а разрабатывать модели необходимо в соответствие с практиками разработки безопасного ПО, анализируя исходный код и зависимости, ответственно относиться к контролю доступа к источникам данных и стараться использовать доверенные алгоритмы обучения, уверен Андрей Иванов. Также важно учитывать то, что многие большие языковые модели используют облачную архитектуру, а это создает угрозу утечки конфиденциальных данных.

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