Лаборатория Касперского открыла исходный код сканера KLara

Лаборатория Касперского открыла исходный код сканера KLara

Эксперты «Лаборатории Касперского» опубликовали на портале GitHub исходный код сканера KLara. Это внутренний инструмент компании для более эффективного поиска образцов вредоносных программ. Теперь сканером могут воспользоваться все желающие.

Основная задача KLara — обнаружение родственных образцов вредоносного кода. Это один из ключевых аспектов исследований киберугроз, который помогает экспертам отслеживать развитие вредоносов. Как правило, в таких случаях прибегают к YARA-правилам, которые сопоставляют различные образцы кода и ищут совпадения по уникальным характеристикам или шаблонам. Такой инструмент незаменим при исследовании продвинутых киберугроз, операций с применением «бесфайловых» троянцев или внешне легитимных инструментов, а также случаев, когда вредоносный код дорабатывается под конкретную жертву.

Самостоятельная разработка и тестирование YARA — крайне трудоёмкий процесс. Чтобы решить эту проблему, исследователи «Лаборатории Касперского» создали KLara. Это распределённая система, которая может производить быстрый поиск сразу по нескольким базам с применением нескольких правил. Такой подход позволяет быстрее выявлять образцы вредоносного кода, а значит более эффективно защищать пользователей.

«Охота за киберугрозами требует специфических инструментов и систем. Особенно это актуально, когда речь идёт о продвинутых целевых атаках, которые могут длиться месяцами и даже годами. Мы создали KLara, чтобы эффективнее отслеживать всё разнообразие угроз, и теперь хотели бы поделиться этим инструментом с профессиональным сообществом. Уверены, все по достоинству оценят пользу от него», — добавил Игорь Суменков, ведущий антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского».

Больше технических подробностей о KLara можно найти по ссылке: https://securelist.com/your-new-friend-klara/85046/. Инструмент доступен для скачивания на официальной странице «Лаборатории Касперского» на GitHub: https://github.com/KasperskyLab.

Также в открытом доступе можно найти другой инструмент компании – BitScout. Он был разработан ведущим антивирусным экспертом компании Виталием Камлюком в 2017 году. BitScout может удалённо собирать оставленные злоумышленниками цифровые «улики», например, образцы вредоносов. Больше информации о BitScout можно найти здесь: https://securelist.com/bitscout-the-free-remote-digital-forensics-tool-b...

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

78% промышленных компаний заместили менее 70% ПО для работы с данными

Согласно совместному исследованию К2Тех и Arenadata, 22% российских промышленных компаний достигли высокого уровня замещения (более 70%), а 78% — заместили менее 70% ПО.

В исследовании приняли участие 97 руководителей и директоров компаний из различных отраслей промышленности.

Как показал опрос, 82% промышленных предприятий стали больше доверять отечественному ПО для работы с данными. 40% готовы внедрять такие решения в процессы планирования, аналитики и оптимизации производственных процессов.

Доля отечественного ПО на предприятиях пока относительно невысокая. 78% предприятий заместили менее 70% решений по работе с данными. При этом большинство из них находятся в диапазоне замещения от 31% до 50%.

Ключевые критерии решений для обработки Big Data — безопасность решения (59% респондентов), функциональность (51%) и цена обслуживания (44%). Высокий показатель по безопасности связан с тем, что значительная часть респондентов подпадает под регулирование объектов критической критической информационной инфраструктуры.

Основные препятствия для внедрения решений по работе с данными, в том числе отечественных, по мнению респондентов, — высокая стоимость (19%), кадровый дефицит (19%), неготовность инфраструктуры (12%) и низкое качество имеющегося на рынке ПО (12%).

Из реальных эффектов 40% заказчиков надеются на увеличение прибыли. 30% намерены снизить издержки, а 28% — получить информацию для принятия обоснованных управленческих решений. Но заказчики не питают иллюзий к сверхскоростному возврату инвестиций в проекты с применением Big Data. 44% компаний ожидают возврата инвестиций в течение 3-4 лет, 23% — в течение 5 лет.

«Ситуация по импортозамещению решений по большим данным в промышленности, которую показало исследование, практически точно попадает под закон Парето. 22% компаний заместили более 70% решений по работе с данными. В основном это крупные предприятия, которые имели возможность быстро приступить к миграции и выделять на это достаточный бюджет. И именно эти 22% дают импульс для импортозамещения оставшихся 78%. Наличие на рынке промышленности реальных проектов с применением отечественного ПО по работе с данными позволяет российским вендорам получать обратную связь по своим решениям и дорабатывать их под запросы рынка, а для других предприятий-заказчиков такие кейсы — реальный пример экономических эффектов от решений с Big Data, повышающий доверие к российскому ПО», — отметил заместитель генерального директора К2Тех Игорь Зельдец.

«Данные — важный актив для промышленных предприятий, и лидеры отрасли это понимают. Поэтому все чаще запускают полноценные проекты по работе с данными, разворачивают пилоты. Исследование показывает, что промышленники представляют, какие бизнес-эффекты может принести внедрение технологий Big Data, и активно взаимодействуют с вендорами, у которых уже есть успешные кейсы внедрения их решений», — пояснил директор департамента Группы Arenadata по работе с промышленным сектором Максим Власюк.

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