ГК Солар поможет компаниям выявить затаившихся хакеров

ГК Солар поможет компаниям выявить затаившихся хакеров

ГК Солар поможет компаниям выявить затаившихся хакеров

Центр исследования киберугроз Solar 4RAYS запускает услугу Compromise Assessment по поиску скрытного присутствия злоумышленников в ИТ-инфраструктуре организации.

В рамках Compromise Assessment можно также обнаружить следы прошлых атак, которые остались незамеченными средствами защиты.

Заказать подобную проверку компаниям стоит при первых признаках подозрительной активности, например, множественных срабатываниях антивирусного ПО, потере доступа к корпоративным ресурсам, появлении подозрительных учетных записей или аномалий в сетевом трафике, а также при сомнении в полном покрытии ИТ-инфраструктуры средствами мониторинга и защиты.

Это позволит купировать инцидент, связанный с проникновением в компанию на начальной стадии и не допустить фатальных последствий для бизнеса.

В ходе работ эксперты Solar 4RAYS изучают ИТ-инфраструктуру и, если она действительно была атакована, то анализируют скомпрометированные системы и найденное вредоносное ПО (функции, уникальность, методы обхода защит).

По завершении исследования специалисты готовят рекомендации по удалению атакующих из инфраструктуры и повышению уровня ее защиты. При этом в ГК «Солар» советуют обращаться за данной услугой как можно раньше.

В ГК «Солар» обращают внимание на то, что атакующие постоянно расширяют набор техник, используемых для сокрытия присутствия в инфраструктуре и обхода средств защиты.

Такие группы как проукраинские Shedding Zmiy и Lifting Zmiy, придерживаются стратегии долговременного скрытного присутствия в атакованной инфраструктуре для сбора максимального количества конфиденциальных данных.

Угроза усугубляется тем, что, собрав необходимые данные, злоумышленники часто уничтожают все системы, до которых успели «дотянуться» за это время. Именно поэтому сегодня крайне важно поймать атаку на самой ранней стадии, еще в момент первичной компрометации.

Уже в ходе пилотных проектов Compromise Assessment сотрудникам Solar 4RAYS удалось отразить атаку на один из органов власти. В ходе этой атаки, за которой стояла неизвестная прежде группировка, использовалось шпионское ПО DFKRAT.

«Иногда компании не уверены, что средства ИБ-мониторинга полностью покрывают их сеть — в этом случае Compromise Assessment поможет убедиться в том, что атакующие не воспользовались «слепыми зонами». Так же мы всегда рекомендуем Compromise Assessment в случае M&A-сделок, поскольку только так организация сможет проверить безопасность поглощаемой инфраструктуры и предотвратить подключение скомпрометированных систем», — отметил начальник отдела реагирования на инциденты центра исследования киберугроз Solar 4RAYS ГК «Солар» Антон Фирсов.

Нейросеть для ЖКХ научилась материться в первый месяц обучения

Разработчикам отечественного голосового помощника для сферы ЖКХ пришлось «переучивать» систему после того, как в процессе обучения бот освоил ненормативную лексику. Этот случай наглядно показал, насколько критично качество данных, на которых обучаются нейросети.

О возникшей проблеме рассказал ТАСС президент Национального объединения организаций в сфере технологий информационного моделирования (НОТИМ) Михаил Викторов на Сибирском строительном форуме, который проходит в Новосибирске.

«Приведу забавный случай: нейросеть учится, и буквально уже в первый месяц разработчики обнаружили такую коллизию — нейросеть научилась мату. Как говорится, с кем поведёшься, от того и наберёшься. Эту проблему, конечно, пришлось устранять. Но это в том числе показатель активного взаимодействия с нашими гражданами», — рассказал Михаил Викторов.

При этом, по его словам, внедрение ботов позволило сократить число операторов кол-центров в 5–6 раз без потери качества обслуживания. Нейросетевые инструменты способны обрабатывать до 90% входящих обращений.

Уровень удовлетворённости качеством обслуживания, по оценке Викторова, составляет около 80%. Передавать звонки операторам целесообразно лишь в экстренных случаях — например, при аварийных ситуациях.

Эксперты ранее отмечали, что именно данные, на которых обучается ИИ, являются ключевой причиной появления некорректных или предвзятых ответов нейросетевых инструментов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru