-
Похожий контент
-
От KL FC Bot
«Лаборатория Касперского» уже почти двадцать лет применяет алгоритмы искусственного интеллекта (AI), в первую очередь машинного обучения (ML), в своих продуктах и сервисах. Глубокая экспертиза и опыт в применении этих технологий в области кибербезопасности, уникальные наборы данных, эффективные методы и развитая инфраструктура для обучения моделей лежат в основе нашего подхода к решению ML-задач. Наш центр Kaspersky AI Technology Research объединяет исследователей данных, ML-инженеров, экспертов по угрозам и инфраструктуре, чтобы решать самые амбициозные задачи на стыке сфер AI/ML и кибербезопасности. Среди этих задач — не только разработка прикладных технологий, но и проведение исследований по безопасности AI-алгоритмов, в том числе с применением таких перспективных подходов, как нейроморфное машинное обучение, повышение осведомленности о рисках AI и многое другое.
Наши технологии и продукты
В «Лаборатории Касперского» разработано множество AI/ML-технологий детектирования угроз, в первую очередь — для выявления вредоносного ПО. Это и алгоритм на базе глубокой нейросети для обнаружения зловредных исполняемых файлов на основе статических признаков, и ML-технология на базе решающих деревьев для автоматизированного создания детектирующих правил, работающих на устройствах пользователя, и нейросети для обнаружения вредоносного поведения программ при их выполнении. Есть и система выявления вредоносных ресурсов в Интернете на основе анонимной телеметрии, поступающей из установленных у клиентов решений и других источников. Подробнее о них можно почитать в техническом документе Машинное обучение для выявления вредоносного ПО. Другие модели, такие как ML-модель для детектирования мошеннических веб-страниц и DeepQuarantine для карантина писем с подозрением на спам, защищают пользователей от угроз, связанных с фишингом и спамом. Благодаря KSN, нашей облачной инфраструктуре, результаты работы AI становятся максимально быстро доступны пользователям как домашних, так и корпоративных продуктов.
Перспективы применения генеративного ИИ, в частности больших языковых моделей (LLM), привели к созданию в «Лаборатории Касперского» инфраструктуры для исследования их возможностей и быстрого создания прототипов. Эта инфраструктура, в которой развернуты LLM-инструменты наподобие ChatGPT, не только доступна сотрудникам всех подразделений для решения повседневных задач, но и становится базой для новых решений. Так, уже скоро Kaspersky Threat Intelligence Portal обзаведется новой OSINT-функциональностью на базе LLM — средствами быстрого получения сводки по отчетам об угрозах, связанных с тем или иным индикатором компрометации.
View the full article
-
От KL FC Bot
Требования, которые онлайн-сервисы предъявляют при проверке своих пользователей, — будь то длина пароля, обязательное указание номера телефона или необходимость биометрической проверки с подмигиванием, зачастую регулируются индустриальными стандартами. Одним из важнейших документов в этой сфере является NIST SP 800-63, Digital Identity Guidelines, разработанный Национальным институтом стандартов и технологий США. Требования этого стандарта обязательны для выполнения всеми государственными органами страны и всеми их подрядчиками, но на практике это означает, что их выполняют все крупнейшие IT-компании и действие требований ощущается далеко за пределами США.
Даже организациям, которые не обязаны выполнять требования NIST SP 800-63, стоит глубоко ознакомиться с его обновленными требованиями, поскольку они зачастую берутся за основу регуляторами в других странах и индустриях. Более того, свежий документ, прошедший четыре раунда публичных правок с индустриальными экспертами, отражает современный взгляд на процессы идентификации и аутентификации, включая требования к безопасности и конфиденциальности, и с учетом возможного распределенного (федеративного) подхода к этим процессам. Стандарт практичен и учитывает человеческий фактор — то, как пользователи реагируют на те или иные требования к аутентификации.
В новой редакции стандарта формализованы понятия и описаны требования к:
passkeys (в стандарте названы syncable authenticators); аутентификации, устойчивой к фишингу; пользовательским хранилищам паролей и доступов — кошелькам (attribute bundles); регулярной реаутентификации; сессионным токенам. Итак, как нужно аутентифицировать пользователей в 2024 году?
Аутентификация по паролю
Стандарт описывает три уровня гарантий (Authentication Assurance Level, AAL), где AAL1 соответствует самым слабым ограничениям и минимальной уверенности в том, что входящий в систему пользователь — тот, за кого себя выдает. Уровень AAL3 дает самые сильные гарантии и требует более строгой аутентификации. Только на уровне AAL1 допустим единственный фактор аутентификации, например просто пароль.
View the full article
-
-
От Остафьево
Подскажите пожалуйста как подключить компьютеры под управление нового сервера администрирования (Security Center 15) при условии что доступа к старому нет.
-
От KL FC Bot
Рассказывая об угрозах, уязвимостях, громких расследованиях или продвинутых технологиях, мы часто упоминаем наших экспертов различных специализаций. В целом, эксперты «Лаборатории Касперского» — высококвалифицированные специалисты в своей области, исследующие новые киберугрозы, изобретающие и применяющие революционные методы борьбы с ними, а также помогающие клиентам справиться с самыми серьезными инцидентами. Существует множество областей применения их талантов; большинство из них относится к компетенции одного из пяти наших центров экспертизы.
Центр глобальных исследований и анализа угроз (GReAT)
Наша самая известная команда по кибербезопасности — это Центр глобальных исследований и анализа угроз (GReAT). Это сплоченный коллектив высококлассных специалистов в области изучения APT-атак, кампаний кибершпионажа и тенденций в международной киберпреступности. Представители этой международной команды стратегически рассредоточены в наших офисах по всему миру. Это позволяет компании учитывать реалии различных регионов и иметь наиболее полное представление о самых современных угрозах, возникающих в киберпространстве. Помимо выявления сложных угроз эксперты GReAT анализируют киберинциденты, связанные с APT-атаками, и отслеживают активность более 200 APT-групп. В результате их работы клиенты «Лаборатории Касперского» получают усовершенствованные инструменты для борьбы с современными угрозами, а также эксклюзивные отчеты об APT-угрозах и об угрозах, связанных с финансовыми преступлениями, в которых можно найти описания тактик, методов и процедур (TTP) атакующих, а также индикаторы компрометации (IoC), необходимые для создания надежной системы защиты.
View the full article
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти