PT обновила межсетевой экран прикладного уровня PT Application Firewall

PT обновила межсетевой экран прикладного уровня PT Application Firewall

PT обновила межсетевой экран прикладного уровня PT Application Firewall

Новая версия PT Application Firewall обладает функциями блокировки на основе данных геолокации, отслеживания аутентификации пользователей защищаемого приложения и позволяет реагировать на атаки типа «подбор пароля». 

Злоумышленник на радаре 

Также расширены возможности продукта по настройке защиты: добавлена функция, позволяющая связывать запросы к приложению с конкретной учетной записью (из-под которой они осуществляются), а также отслеживать факты успешного и неуспешного входа в систему. Теперь защитный экран анализирует запросы на основании данных сессии, в частности информации о геолокации и учетной записи пользователя, из-под которой осуществлен вход в защищаемое приложение. Это дает возможность оператору PT Application Firewall добавлять правила блокировки с учетом конкретного пользователя или групп пользователей и в случае подозрительных действий создать инцидент безопасности. 

«Существует множество случаев, когда информация об учетной записи помогает обеспечить лучшую защиту и своевременно выявить атаки. Один из популярных сценариев — кража учетных записей. Например, посетитель сайта находится в Москве, а от его имени осуществлен вход из Сингапура. В новой версии PT Application Firewall появились инструменты, позволяющие обнаружить хищение сессии или аккаунта и оперативно принять меры — заблокировать возможность использования защищаемого приложения для конкретного пользователя или групп пользователей из определенных регионов. Или другая ситуация: посетитель сайта вошел под своими учетными данными, но проявляет нетипичную для него активность, например пытается зайти в админ-панель, — PT Application Firewall зафиксирует это событие», — поясняет Дмитрий Нагибин, руководитель группы разработки средств защиты приложений Positive Technologies

Также PT Application Firewall отследит неудачные попытки входа в систему и свяжет текущее событие с атакой «подбор пароля» (брутфорс), что позволит оперативно ее заблокировать. Защита приложения от атак этого типа сегодня очень актуальна. Так, согласно отчету Verizon за 2016 год, 63% утечек связаны со слабыми паролями: большинство пользователей используют простые пароли от учетных записей, что упрощает злоумышленникам кражу учетных данных с помощью брутфорса. 

Эффективное реагирование на DDoS-атаки

В PT Application Firewall усовершенствован механизм самостоятельного создания правил Rule Engine: администратор, работающий с системой, может настроить правила блокировки запросов на основе атрибутов геолокации. За счет этого при массовых атаках на веб-серверы можно блокировать некорректные запросы из региона, страны или города, откуда наблюдается моментальное возрастание нагрузки. Механизм может использоваться для быстрого реагирования на DDoS-атаки. 

Интеграция с внутренними системами организации 

Упростилась интеграция PT Application Firewall с другими системами безопасности организации. Так, например, внутренние системы безопасности могут через интерфейс REST API автоматически передавать задействованные в атаке IP-адреса напрямую в PT Application Firewall для последующей блокировки. Это повышает уровень защищенности инфраструктуры организации, а также снижает трудозатраты, ведь ранее передача данных осуществлялась администратором вручную. 

Отчеты в формате HTML

Набор поддерживаемых PT Application Firewall форматов для выгрузки отчетов расширился форматом HTML. Теперь можно получать всю информацию о работе продукта, просматривать сводные таблицы, графики и диаграммы, без предоставления доступа к UI — прямо в браузере. Такой формат отчетов наиболее удобен для работы и будет актуальным, например, для провайдеров, которые предоставляют защиту приложения как дополнительную услугу. 

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Исследователи из трех американских университетов и команды Google DeepMind создали модель генеративного ИИ, способную после двухчасового аудиоинтервью сымитировать личность и поведение собеседника с точностью до 85%.

В контрольную выборку вошли 1052 добровольца разного возраста, пола, образования, достатка, национальности, вероисповедания и политических взглядов. Для всех были созданы индивидуальные программы-агенты одинаковой архитектуры.

Разработанный сценарий бесед включал обычные для социологических исследований вопросы, тесты «Большая пятерка» для построения модели личности, пять экономических игр («Диктатор», «Общественное благо» и проч.) и поведенческую анкету, составленную в ходе недавних экспериментов с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM).

Ответы испытуемых сохранялись в памяти для использования в качестве контекста. Спустя две недели добровольцам предложили пройти тот же опрос, и LLM смогла предугадать их реплики с точностью до 85%.

 

По мнению авторов исследования, их метод создания цифровых двойников — хорошее подспорье в изучении индивидуального и коллективного поведения. Полученные результаты также можно использовать в социологии и для выработки политических решений.

К сожалению, совершенствование ИИ-технологий — палка о двух концах. Попав в руки злоумышленников, подобный инструмент позволит создавать еще более убедительные дипфейки, чтобы вводить в заблуждение интернет-пользователей с корыстной либо иной неблаговидной целью.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru