-
Похожий контент
-
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 KL FC Bot
В попытке обойти механизмы защитных решений злоумышленники все чаще прячут вредоносные и фишинговые ссылки внутрь QR-кодов. Поэтому в решение [KSMG placeholder] Kaspersky Secure Mail Gateway [/placeholder] мы добавили технологию, способную «читать» QR-коды (в том числе и спрятанные внутрь PDF-файлов), доставать из них ссылки и проверять их до того, как они окажутся в почтовом ящике сотрудника компании. Рассказываем, как это работает.
Пример фишингового QR-кода внутри PDF-файла
View the full article
-
Автор Ta2i4
Со вчерашнего дня регулярно - при открытии любой темы выдается ошибка "Извините, возникла проблема. Что-то пошло не так. Пожалуйста, попробуйте еще раз".
Проблему решает рефреш страницы (F5), но это нужно теперь делать всякий раз при открытии какой-либо темы, чтобы ознакомиться с ее содержимым.
UPD: После создания новой темы выскакивает такая же ошибка. Но тема при этом создается.
-
-
Автор KL FC Bot
В июле 2024 года Mozilla вместе с новой версией своего браузера Firefox представила технологию, которая называется Privacy-preserving attribution (атрибуция с сохранением приватности) и предназначена для отслеживания эффективности интернет-рекламы. Она включена по умолчанию в Firefox 128.
Это довольно быстро привлекло внимание поборников онлайн-приватности и привело к появлению в новостях заголовков вроде «Теперь и Mozilla начинает продавать данные пользователей». Шумиха поднялась настолько серьезная, что техническому директору Firefox Бобби Холли пришлось объясняться с пользователями Reddit, что же на самом деле Mozilla сделала и зачем.
Самое время разобраться более подробно, в чем суть технологии Privacy-preserving attribution, зачем она вообще нужна и почему в Mozilla решили представить ее именно сейчас.
Google Ad Topics и «История ссылок» в Facebook*
Начну с предыстории. Как вы, возможно, помните, разработчики самого популярного в мире браузера — Google Chrome — еще с 2019 года вынашивают планы по полному отключению поддержки сторонних cookies.
Эта технология уже третье десятилетие повсеместно используется для отслеживания действий пользователей в Интернете. Так что, с одной стороны, она является основой индустрии онлайн-рекламы, а с другой — главным инструментом нарушения приватности пользователей.
В качестве замены сторонних cookies некоторое время назад Google представила собственную разработку под названием Ad Topics. В рамках этой технологии отслеживание пользователя происходит на основе истории браузера Chrome и истории взаимодействия пользователя с приложениями в Android. Предполагалось, что благодаря внедрению Ad Topics поддержку сторонних cookies в браузере отключат уже во второй половине 2024 года.
Другой крупнейший игрок индустрии цифровой рекламы, компания Meta**, которая также полагается на сторонние куки, придумала собственный вариант слежки за пользователями. Это так называемая История ссылок: все внешние ссылки в мобильных приложениях Facebook* теперь открываются во встроенном в приложение браузере, где компания все еще может следить за действиями пользователя.
Что в итоге получается: в результате отключения поддержки сторонних cookies преимущество получают те участники рынка интернет-рекламы, у которых есть какое-либо крупное, полностью контролируемое ими цифровое пространство: самые популярные в мире браузер и ОС в случае Google, самая популярная соцсеть в случае Meta**. Более мелкие игроки при этом оказываются в зависимом положении.
При этом данные пользователей все равно продолжают собирать в промышленных масштабах. И делают это все те же компании, к которым обычно и предъявляют основные претензии с точки зрения нарушения приватности, — Google и Facebook*.
Возникает вопрос: а нельзя ли разработать какой-то механизм, который одновременно позволит рекламодателям отслеживать эффективность рекламы и при этом не предполагает массовый сбор данных пользователей? Ответом именно на этот вопрос и является технология Privacy-preserving attribution.
View the full article
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти