Автор
KL FC Bot
в Новости и события из мира информационной безопасности
-
Похожий контент
-
Автор KL FC Bot
Приложения с открытым исходным кодом используются уже в 96% компаний. Широкий выбор, возможность доработок и нулевая стоимость лицензии очень привлекательны, но более половины фирм, опрошенных в рамках отчета 2025 State of Open Source, испытывают серьезные проблемы с их сопровождением. 63% не успевают обновлять решение и применять патчи, немногим меньше проблем с кибербезопасностью, регуляторным соответствием и наличием open-source-софта с истекшим сроком службы (EOL, более неподдерживаемым). Как минимизировать вероятность возникновения этих проблем и куда смотреть еще на этапе выбора open-source-приложения для внедрения?
Обновления и патчи
Поскольку своевременные обновления — самая широко распространенная проблема, смотреть на приложение-кандидата с этой точки зрения нужно особенно внимательно. Прямо в публичном репозитории приложения несложно проверить частоту и масштабность обновлений, а также их состав. Обращать внимание нужно на то, насколько хорошо задокументированы обновления; какого рода проблемы в них решаются и какие функции добавляются; часты ли ситуации, когда следом за выходом новой версии через несколько дней или недель выходят мелкие фиксы; насколько быстро закрываются запросы, связанные с устранением ошибок?
Ответить на эти вопросы помогут стандартные инструменты вроде GitHub Insights, а также вспомогательные сервисы, например Is it maintained, Repology, Libraries.io. Последний сразу отображает, какие устаревшие зависимости используются в текущей версии.
Отдельное внимание стоит уделять обновлениям, связанным с безопасностью. Выходят они отдельным треком или их выпускают вместе с функциональными обновлениями? Как правило, разработчики идут по второму пути, и тогда надо разобраться, долго ли обновления безопасности ждали своего выпуска.
Также надо оценить, насколько сложна установка обновлений. Для этого недостаточно официальной документации и помощи (хотя с ее изучения можно начать). Но тут скорее поможет внимательное изучение отзывов в сообществах пользователей.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Современные злоумышленники всеми силами пытаются выдать свою активность за какие-либо нормальные процессы. Они используют легитимные инструменты, организовывают связь между зловредом и серверами управления через публичные сервисы, маскируют запуск вредоносного кода под действия пользователя. С точки зрения традиционных защитных решений такая активность практически незаметна. Однако если анализировать поведение конкретных пользователей или, например, служебных учетных записей, то можно выявить определенные аномалии. Именно в этом и заключается метод выявления киберугроз под названием UEBA — User and Entity Behavior Analytics (поведенческий анализ пользователей и сущностей). И именно он реализован в последней версии нашей SIEM-системы Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform.
Как работает UEBA в рамках SIEM
Согласно определению, UEBA, или «поведенческий анализ пользователей и сущностей», это технология выявления киберугроз, основанная на анализе поведения пользователей, а также устройств, приложений и иных объектов в информационной системе. В принципе, такая технология может работать в рамках любого защитного решения, однако, на наш взгляд, наиболее эффективно ее использование на уровне SIEM-платформы. Используя машинное обучение для установления «нормального поведения» пользователя или объекта (машины, сервиса и так далее), SIEM-система, оснащенная правилами детектирования UEBA, может анализировать отклонения от типичного поведения. Это, в свою очередь, позволит своевременно обнаруживать APT, целевые атаки и инсайдерские угрозы.
Именно поэтому мы оснастили нашу SIEM-систему KUMA пакетом правил UEBA, предназначенным для комплексного выявления аномалий в процессах аутентификации, в сетевой активности и при запуске процессов на рабочих станциях и серверах, работающих под управлением Windows. Это позволило сделать систему умнее в плане выявления новых атак, которые сложно обнаружить с помощью обычных правил корреляции, сигнатур или индикаторов компрометации. Каждое правило в пакете правил UEBA основано на профилировании поведения пользователей и объектов. Сами правила делятся на два типа.
Статистические правила, которые рассчитываются с использованием межквартильного размаха для выявления аномалий на основе данных о текущем поведении. Правила на основе исторических данных, которые фиксируют отклонения от нормального поведения, определяемого путем анализа опыта предыдущей работы учетной записи или объекта. При обнаружении отклонений от исторических норм или статистических ожиданий происходит генерация алертов, а также повышается риск-оценка соответствующего объекта (пользователя или хоста). О том, каким образом наше SIEM-решение использует ИИ для риск-оценки объектов, можно прочитать в одной из прошлых статей.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Наши исследователи обнаружили в магазине Open VSX несколько поддельных расширений, адресованных разработчикам на Solidity, с вредоносной нагрузкой внутри. Как минимум одна компания стала жертвой злоумышленников, распространяющих эти расширения, и потеряла криптоактивы на сумму около $500 000.
Об угрозах, связанных с распространением зловредов в open-source-репозиториях, известно давно. Несмотря на это, пользователи редакторов кода с поддержкой искусственного интеллекта — таких как Cursor и Windsurf — вынуждены использовать магазин open-source-решений Open VSX, поскольку другого источника необходимых расширений для этих платформ у них нет.
Однако в Open VSX расширения не проходят такие же тщательные проверки, как в Visual Studio Code Marketplace, и это дает злоумышленникам возможность распространять под видом легитимных решений зловредное ПО. В этом посте мы расскажем подробности об исследованных экспертами «Лаборатории Касперского» вредоносных расширениях из Open VSX и о том, как предотвратить подобные инциденты в вашей организации.
Чем рискуют пользователи расширений из Open VSX
В июне 2025 года блокчейн-разработчик, у которого злоумышленники похитили криптоактивы на сумму около $500 000, обратился к нашим экспертам с просьбой расследовать инцидент. В процессе изучения образа диска с зараженной системой исследователи обратили внимание на компонент расширения Solidity Language для среды разработки Cursor AI, который запускал PowerShell-скрипт — явный признак наличия вредоносной активности.
Это расширение было установлено из магазина Open VSX, где оно имело десятки тысяч загрузок (предположительно такое количество объясняется накруткой). Согласно описанию, оно якобы помогало оптимизировать работу с кодом на языке для смарт-контрактов Solidity. Однако анализ расширения показал, что никакой полезной функциональности у него не было вообще. Установившие его разработчики посчитали невыполнение заявленных функций багом, не стали разбираться с ним сразу и продолжили работать.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Сейчас практически невозможно представить себе современную компанию, которая не рассказывает о применении искусственного интеллекта. Причем маркетологи далеко не всегда утруждают себя объяснением того, зачем ИИ в продукте нужен, а главное, как именно он там реализован, — им кажется, что самого факта применения достаточно для того, чтобы сделать продукт более ценным, инновационным и высокотехнологичным. Мы сторонники другого подхода — нам важно не просто сказать «у нас есть ИИ», а объяснить, как именно технологии машинного обучения и искусственного интеллекта применяются в наших решениях. Перечислять все наши ИИ-технологии в одном посте было бы слишком долго — у нас есть целый центр экспертизы AI Technology Research, который занимается различными аспектами ИИ. Поэтому в данном материале я сосредоточусь исключительно на технологиях, облегчающих жизнь SIEM-аналитика, работающего с Kaspersky Unified Monitoring and Analysis (KUMA).
SIEM AI Asset Risk Scoring
Традиционно одной из самых ресурсоемких задач аналитика SIEM является приоритизация алертов. Особенно если система только установлена и работает с дефолтными правилами корреляции из коробки, пока еще не подогнанными к реалиям конкретной компании. Помочь с этой проблемой могут технологии анализа больших данных и системы искусственного интеллекта — благодаря модулю SIEM AI Asset Risk Scoring команды мониторинга и реагирования могут определять приоритеты алертов и предотвращать потенциальный ущерб. Этот модуль служит для оценки рисков активов путем анализа исторических данных и тем самым помогает приоритизировать входящие оповещения, что, в свою очередь, ускоряет проведение триажа и позволяет генерировать гипотезы, которые можно использовать для проактивного поиска.
На базе информации об активируемых цепочках правил корреляции SIEM AI Asset Risk Scoring позволяет строить паттерны нормальной активности на конечных точках. Затем, сравнивая с этими паттернами повседневную активность, модуль выявляет аномалии (например, резкие скачки трафика или множественные обращения к сервисам), которые могут говорить о том, что происходит реальный инцидент и аналитику следует глубже изучить именно эти алерты. Это позволяет обнаружить проблему на ранней стадии, до того как будет нанесен ущерб.
View the full article
-
Автор Bercolitt
Имеются лицензии Kaspersky Plus(KP) на 3 устройства. Бесплатные KPM входят в этот пакет. На ПК установлены 2 HDD и один SSD, все системные. Можно запускать по-отдельности.На всех одна и та же Windows 10. Microsoft такое разрешает. По одной лицензии установил на HDD и SSD. Последнюю лицензию на смартфон. Вместе с KP установил KPM с общим мастером кючом разблокировки. Однако при запуске системы с одного диска, мастер ключ разблокирует хранилище ключей успешно.При запуске с дугого диска хранилище сообщает, что ключ неверный. Надеялся, что хранилища будут синхронизироваться через облачное хранилище OneDrive или какое-то другое при общей учетной записи My Kaspersky. Не могу теперь пристроить коммерческую лицензию KPM с полным функционалом. Нет никакой информации как ее активизировать ключем активации.
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти