Антивирусы для Android и Windows стали лучше детектировать stalkerware

Антивирусы для Android и Windows стали лучше детектировать stalkerware

Антивирусы для Android и Windows стали лучше детектировать stalkerware

К счастью, процент детектирования сталкерского софта (stalkerware) в системах Windows и Android заметно вырос. Аналитики независимой исследовательской лаборатории AV-Comparatives, специализирующейся на тестировании антивирусов, семь месяцев изучали вопрос обнаружения этого класса программ. Теперь они готовы поделиться своими выводами.

Опубликованное на прошлой неделе исследование (PDF) охватывает период с ноября 2019 года по май 2020-го.

Специалисты проанализировали, насколько хорошо десять выбранных антивирусных приложений для Android, а также 10 антивирусов для Windows детектируют наиболее распространённые сегодня сталкерские программы.

Для тестирования команда AV-Comparatives отобрала 20 приложений класса stalkerware для Android и ещё 10 таких же программ для Windows. Софт подбирался по принципу популярности.

В процессе исследования аналитики выяснили, что многие антивирусные компании ощутимо усовершенствовали детектирование сталкерского софта в период с ноября 2019 года по май 2020-го.

«Процент детектирования stalkerware в системе Android в ноябре варьировался от 30% до 95%. Два антивирусных приложения обнаружили менее 50% сталкерских программ», — пишут эксперты AV-Comparatives.

«Что касается Windows, ноябрьские результаты показали, что дела обстоят ещё хуже, чем у Android: самый высокий процент детектирования — 70».

Однако уже в мае, по словам специалистов, в системах Android 9 и 10 антивирусы выявили от 75% до 95% stalkerware. А на Windows четыре антивируса обнаружили 100% шпионских программ.

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