Предложение о работе от известной компании, привлекательная должность, персональное обращение от «рекрутера» и вполне убедительное описание вакансии. На первый взгляд — обычный процесс найма.

Но именно такой сценарий злоумышленники используют для проникновения в корпоративную инфраструктуру.

Check Point Research раскрыла новую волну кампании Operation Dream Job, в которой привлекательные предложения о работе становятся первым этапом сложной целевой атаки. За операцией исследователи связывают группировку Lazarus, ассоциируемую с КНДР.

Особое внимание злоумышленников в этот раз было направлено на компании оборонного, аэрокосмического и авиационного секторов.

Атака начинается не с уязвимости, а с доверия

Operation Dream Job строится на социальной инженерии.

Потенциальной жертве предлагают привлекательную вакансию якобы от известной компании. Для коммуникации могут использоваться профессиональные социальные сети или мессенджеры, где общение с рекрутерами само по себе не вызывает подозрений.

Вместо классического массового phishing-письма человек получает коммуникацию, которая выглядит персональной и соответствует его профессиональному профилю.

Следующий шаг — предложение ознакомиться с описанием вакансии или другими документами.

И именно здесь начинается техническая часть атаки.

Исследователи Check Point обнаружили две параллельно используемые цепочки заражения. В одном из вариантов жертве передавался архив с легитимным PDF-приложением и вредоносными компонентами. Во втором использовался модифицированный PDF-просмотрщик SecurityPDF и специально подготовленный файл, который при открытии запускал вредоносную нагрузку.

Причем злоумышленники пошли дальше обычной рассылки файлов.

Для распространения SecurityPDF создавались сайты, имитирующие ресурсы реальной компании. Некоторые из них благодаря SEO появлялись высоко в поисковой выдаче. Таким образом, даже самостоятельный поиск программы через поисковую систему мог привести пользователя на ресурс атакующих.

Zero-day для получения максимальных привилегий

После первоначального заражения атака переходила на значительно более серьезный уровень.

Check Point Research обнаружила, что злоумышленники эксплуатировали ранее неизвестную уязвимость CVE-2026-68820 в системном драйвере Windows AFD.sys.

Уязвимость использовалась для локального повышения привилегий. После успешной эксплуатации вредоносное ПО могло получить права SYSTEM — один из максимальных уровней доступа в Windows.

Далее атакующие развертывали новую версию FudModule — kernel-mode rootkit, который Lazarus ранее использовала для обхода средств защиты.

Особенно опасно то, что FudModule работает на уровне ядра операционной системы. Это позволяет атакующим вмешиваться в работу защитных механизмов и существенно снижать видимость своей активности для EDR-систем.

После обнаружения атаки Check Point передала информацию Microsoft. Уязвимость получила идентификатор CVE-2026-68820, а исправление было выпущено 11 августа 2026 года в рамках Microsoft Patch Tuesday.

По данным исследователей, эксплуатация zero-day наблюдалась как минимум с начала июля.

Новые инструменты Lazarus

В рамках кампании исследователи обнаружили сразу несколько компонентов вредоносной инфраструктуры.

Одним из них стал MISTPEN — загрузчик, работающий преимущественно в памяти и использующий Microsoft Graph API и OneDrive для получения дополнительных модулей.

После проверки зараженной системы атакующие могли последовательно загружать инструменты для разведки, закрепления в системе, повышения привилегий и дальнейшего удаленного доступа.

В другой цепочке заражения исследователи обнаружили ранее не описанный backdoor Troy, распространявшийся через модифицированный PDF-просмотрщик.

Также использовался известный backdoor ForestTiger, обеспечивающий длительный удаленный доступ к скомпрометированному устройству.

Таким образом, фейковое предложение о работе было лишь входной точкой. За ним следовала многоступенчатая атака с использованием специализированного malware, обходом средств защиты и эксплуатацией zero-day.

В атакующую инфраструктуру превращали чужие серверы

Еще одна особенность Operation Dream Job — использование уже скомпрометированной инфраструктуры.

Исследователи обнаружили эксплуатацию уязвимых серверов Roundcube, на которых размещался новый PHP webshell RelayShell.

Он позволял использовать взломанные web-серверы как промежуточные узлы для обмена данными между зараженными системами и инфраструктурой атакующих.

Check Point Research выявила признаки как минимум 17 скомпрометированных серверов, которые, вероятно, использовались в качестве relay-узлов.

В одном из случаев ранее скомпрометированная организация в Западной Европе впоследствии использовалась для проведения spear-phishing атак против других целей. Это делало сообщения значительно убедительнее: коммуникация фактически исходила из инфраструктуры реальной компании.

Кто оказался под прицелом

Основными целями новой волны Operation Dream Job стали организации оборонной промышленности.

Особый интерес представляли компании, работающие с:

• беспилотными системами;
• робототехникой;
• системами наблюдения и сенсорами;
• авиационными и аэрокосмическими технологиями;
• другими технологиями военного назначения.

География кампании при этом не ограничивалась одной страной. Активность фиксировалась в Европе, Индии и Южной Америке. Успешные атаки, по данным исследователей, наблюдались в том числе во Франции и Германии.

Почему эта атака важна не только для оборонных компаний

Operation Dream Job хорошо показывает, насколько изменилась современная социальная инженерия.

Phishing больше не обязательно выглядит как письмо от неизвестного отправителя с подозрительной ссылкой и очевидными ошибками.

Атакующий может изучить профессиональный профиль конкретного специалиста, выбрать подходящую должность, представиться рекрутером известной компании, подготовить убедительные документы и даже создать сайт, который выглядит легитимно.

При этом после первого действия пользователя в игру вступает уже совершенно другой уровень инструментов — zero-day уязвимости, rootkit, backdoor и инфраструктура управления атакой.

Получается опасная комбинация:

социальная инженерия → компрометация endpoint → повышение привилегий → обход средств защиты → закрепление в инфраструктуре.

Именно поэтому противодействовать подобным атакам только обучением сотрудников или только техническими средствами становится все сложнее.

Что стоит сделать компаниям

История Operation Dream Job — хороший повод пересмотреть защиту не только корпоративной почты, но и рабочих станций сотрудников.

Компании должны учитывать, что первоначальный контакт с потенциальной жертвой может происходить за пределами корпоративной инфраструктуры — например, через LinkedIn или мессенджер.

Поэтому защита должна включать сразу несколько уровней: повышение осведомленности сотрудников о современных сценариях социальной инженерии, защиту endpoints, EDR/XDR, контроль запуска неизвестных приложений, vulnerability и patch management, а также мониторинг подозрительной активности внутри инфраструктуры.

Отдельное внимание необходимо уделять скорости установки критических обновлений. В случае CVE-2026-68820 речь идет не о теоретической уязвимости: она уже использовалась злоумышленниками в реальных атаках до выхода исправления.

Вакансия может оказаться частью атаки

Главный вывод из исследования Check Point прост: доверие к привычному сценарию взаимодействия становится частью поверхности атаки.

Сотрудник может быть осторожен с неизвестными вложениями в корпоративной почте, но значительно спокойнее открыть документ, который ему прислал «рекрутер» после нескольких дней нормального профессионального общения.

Именно на этом строится Operation Dream Job.

Поэтому сегодня вопрос информационной безопасности звучит уже не только как «открыл ли сотрудник подозрительное письмо?».

Гораздо важнее другой:
сможет ли инфраструктура остановить атаку, если сотрудник все-таки поверил злоумышленнику?

Источник:
https://research.checkpoint.com/2026/shattering-the-dream-when-a-job-offer-becomes-a-zero-day-attack/

Автор/Позиция:
Dmitry Givol,
Check Point Research

Еще несколько лет назад искусственный интеллект воспринимался исключительно как инструмент повышения эффективности бизнеса. Сегодня ситуация изменилась.

ИИ активно используют не только компании, но и злоумышленники. Он помогает быстрее искать уязвимости, создавать более убедительные фишинговые атаки, автоматизировать разведку и даже разрабатывать вредоносный код. По данным Cisco, AI-угрозы уже перестали быть теоретическим сценарием и требуют пересмотра привычных подходов к информационной безопасности.

Но проблема не только в скорости атак.

Современные компании внедряют корпоративные AI-ассистенты, используют публичные LLM-сервисы и начинают применять AI-агентов, которые получают доступ к внутренним данным и могут выполнять действия от имени сотрудников. Это создает совершенно новые риски, которые традиционные средства защиты не всегда способны контролировать.

Что должно измениться?

Сегодня бизнесу уже недостаточно защищать только сеть, серверы и рабочие станции. Необходимо контролировать и использование искусственного интеллекта.

Cisco выделяет несколько ключевых направлений:

• Контроль использования AI-сервисов сотрудниками.
• Защита корпоративных данных при работе с генеративным ИИ.
• Проверка AI-приложений и моделей на наличие уязвимостей.
• Защита AI-агентов от несанкционированных действий и злоупотреблений.
• Постоянный мониторинг угроз с использованием актуальной аналитики и глобальной разведки Cisco Talos.

Почему традиционная защита уже недостаточна?

Классические средства безопасности создавались для защиты пользователей и устройств.

Теперь появляется новый участник корпоративной инфраструктуры — искусственный интеллект.

AI-агенты взаимодействуют с корпоративными системами, получают доступ к данным, используют API и принимают решения. Если их работа не контролируется, они могут стать новой точкой входа для злоумышленников или источником утечки информации.

Именно поэтому Cisco развивает решения, которые позволяют обеспечить видимость использования ИИ, применять политики безопасности, контролировать доступ и защищать AI-приложения на протяжении всего их жизненного цикла.

Безопасность будущего начинается уже сегодня

Пока одни компании только обсуждают внедрение искусственного интеллекта, другие уже перестраивают свою архитектуру информационной безопасности.

Главный вопрос сегодня звучит уже не «Будете ли вы использовать ИИ?», а «Готова ли ваша система безопасности к тому, что ИИ будут использовать все — и ваши сотрудники, и потенциальные злоумышленники?»

Именно поэтому современные подходы Cisco объединяют сеть, безопасность, наблюдаемость и защиту AI в единую экосистему, позволяя организациям внедрять искусственный интеллект без ущерба для безопасности и устойчивости бизнеса.

Хотите понять, насколько ваша инфраструктура готова к эпохе AI? Специалисты ICORE помогут оценить существующие риски и подобрать решения Cisco для безопасного внедрения искусственного интеллекта.

Источник:
https://www.cisco.com/site/us/en/products/security/ai-defense/index.html
https://developer.ibm.com/articles/strengthening-app-performance-with-turbonomic/

Перевод и адаптация:
Компания ICORE

Cisco выпустила патчи для устранения критической уязвимости в Identity Services Engine (ISE). При успешной эксплуатации злоумышленники могут получить доступ без аутентификации, выполнить несанкционированные действия и нарушить функциональность систем.

Идентификатор уязвимости: CVE‑2025‑20286

Оценка по CVSS: 9.9/10 (критическое значение)

Описание: сбой механизма генерации учётных данных в облачных развертываниях ISE (AWS, Azure, Oracle OCI) приводит к использованию одинаковых статических паролей для всех инстансов одной версии и платформы.

Что это означает:

• • Злоумышленник может использовать скомпрометированные данные для доступа к другим облачным инстансам ISE.
  • Уязвимость затрагивает только облачные Primary Administration ноды; локальные установки ISE не уязвимы.
  • Версии с уязвимостью: AWS: ISE 3.1–3.4; Azure, OCI: ISE 3.2–3.4

Рекомендации:

1. 1. Установите обновления: примените официальные патчи Cisco.
   2. Ограничьте доступ: настройте белый список IP-адресов.
   3. Сброс паролей: используйте ‘application reset-config ise’ для облачной ноды.
   4. Своевременные патчи — ключевой элемент безопасности.

Дополнительные уязвимости:

• • CVE‑2025‑20130: возможность загрузки произвольных файлов.
  • CVE‑2025‑20129: раскрытие информации через Customer Collaboration Platform.
  • В феврале устранены: CVE‑2025‑20124 и CVE‑2025‑20125 (RCE и повышение привилегий).

Выводы для бизнеса:

• • Проверьте и обновите облачные установки ISE.
  • Настройте безопасную генерацию паролей и доступ.
  • Интегрируйте Zero Trust, CWPP, CSPM.
  • Используйте SIEM и SOAR для автоматизации реагирования.

Ссылка на источник:
https://thehackernews.com/2025/06/critical-cisco-ise-auth-bypass-flaw.html

Авторы:
Ravie Lakshmanan, Computational journalist and cybersecurity reporter

Перевод и адаптация:
Герасименко Иван

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью бизнес-процессов и информационной безопасности. Однако, как это часто бывает с быстро развивающимися технологиями, вопросы защиты отходят на второй план. Компании активно внедряют базовые модели ИИ и используют открытые хранилища данных, но при этом не всегда понимают, какие киберугрозы с этим связаны.

Организации часто недооценивают риски, полагая, что, если модель ИИ работает корректно, значит, она безопасна. Это далеко не так. Вредоносные вмешательства могут быть скрытыми и труднообнаружимыми, особенно если использовать модели из сторонних репозиториев (например, PyTorch или Hugging Face). Совсем недавно исследователи обнаружили сотни вредоносных моделей в открытых хранилищах, включая модели, выполняющие удалённый код на устройствах пользователей.

Сегодня ИИ — это не только средство автоматизации, но и мишень для атак. Злоумышленники охотятся не только за данными, но и за самими моделями, используя методы извлечения моделей (Model Extraction), атаки на API и компрометацию инфраструктуры. Как предотвратить эти угрозы? Ответ прост: регулярное тестирование на проникновение (Red Teaming).

Критичные угрозы для ИИ

🚨 Компрометация моделей через открытые хранилища
🔹 Большинство компаний загружают ИИ-модели из публичных репозиториев, не проверяя их безопасность. Злоумышленники внедряют в них скрытый код, который активируется при запуске модели.

🚨 Кража данных через уязвимости API
🔹 Бизнес широко использует ИИ-сервисы через API, но далеко не все понимают, что ошибки конфигурации API позволяют атакующим извлекать данные и даже перехватывать управление моделью.

🚨 Перехват конфиденциальных моделей
🔹 Компании инвестируют миллионы в разработку собственных ИИ-моделей, но обратная инженерия и утечки через API могут привести к их полной компрометации.

🚨 Избыточные привилегии ИИ-систем
🔹 ИИ-модели могут иметь избыточные права доступа к корпоративным данным. Если система читает файлы в OneDrive или Google Drive, это открывает дверь для атак на корпоративные сети.

🚨 Атаки на цепочку поставок
🔹 Вредоносный код может внедряться в библиотеки, используемые в моделях ИИ. Один заражённый пакет в PyTorch может привести к компрометации всей системы.

Как Red Teaming помогает защитить инфраструктуру ИИ?

Red Teaming — один из самых эффективных способов обнаружить уязвимости до того, как ими воспользуются злоумышленники. Вот что он даёт:

🔹 Тестирование API – моделирование атак на API-эндпоинты, которые могут использоваться для извлечения данных.
🔹 Проверка контейнеров и оркестрации – анализ Docker/Kubernetes на предмет ошибок конфигурации.
🔹 Анализ атак через сторонние каналы (Side-Channel Attacks) – выявление методов обратной инженерии ИИ-моделей.
🔹 Оценка избыточных привилегий – выявление сценариев, где ИИ получает больше доступа, чем должен.

Заключение

ИИ — это новое поле боя в кибербезопасности. Компании, которые вкладывают миллионы в развитие ИИ, должны так же активно инвестировать в его защиту.

🔹 Red Teaming позволяет выявить уязвимости ещё до их эксплуатации злоумышленниками.
🔹 Контроль доступа к API и данным ИИ — критический фактор в защите инфраструктуры.
🔹 Мониторинг активности моделей поможет предотвратить атаку через цепочку поставок.

🚀 Вывод: чем раньше компания внедрит проактивные меры защиты, тем сложнее злоумышленникам будет использовать ИИ против неё самой.

Ссылка на источник:
https://securityintelligence.com/articles/how-red-teaming-helps-safeguard-the-infrastructure-behind-ai-models/

Авторы:
Charles Owen-Jackson

Перевод и адаптация:
Герасименко Иван

Компания Fortinet получила признание как единственный вендор, удостоенный статуса «Выбор клиентов» (Customers’ Choice) в отчёте Gartner Peer Insights: Voice of the Customer 2025 по технологии Zero Trust Network Access (ZTNA). Это признание основано на реальных отзывах пользователей и демонстрирует высокий уровень удовлетворённости клиентов решениями Fortinet в сфере безопасного удалённого доступа.

Что делает Fortinet Universal ZTNA лучшим выбором для клиентов?

Согласно отчёту Gartner Peer Insights, Fortinet Universal ZTNA получил 97% положительных отзывов, а его средний рейтинг составил 4,9 из 5. Клиенты отмечают следующие ключевые преимущества:

✔️ Высокий уровень безопасности: Fortinet Universal ZTNA защищает доступ к частным ресурсам, SaaS и веб-приложениям, предотвращая несанкционированный доступ.
✔️ Гибкость и масштабируемость: решение поддерживает облачные, гибридные и локальные инфраструктуры, обеспечивая удобство развертывания.
✔️ Интеграция с Fortinet Security Fabric: клиенты могут управлять безопасностью в единой экосистеме Fortinet, что повышает эффективность киберзащиты.
✔️ Простота использования: удобный интерфейс и интеграция с другими продуктами Fortinet обеспечивают легкость настройки и управления.

ZTNA от Fortinet: почему Gartner признал его лидером?

Технология Zero Trust Network Access (ZTNA) становится основным стандартом для организации безопасного удалённого доступа, заменяя традиционные VPN. В отличие от VPN, которые дают пользователям полный доступ ко всей корпоративной сети, ZTNA использует минимальный привилегированный доступ, разрешая соединения только с конкретными ресурсами на основе строгих политик безопасности.

Основные преимущества ZTNA Fortinet перед конкурентами:
🔹 Контекстный контроль доступа – динамическое управление доступом на основе контекста (устройство, местоположение, уровень риска).
🔹 Глубокая интеграция с Fortinet Security Fabric – объединение ZTNA с NGFW, SIEM и EDR для максимальной защиты.
🔹 Высокая производительность – оптимизация трафика для быстрого и безопасного подключения без задержек.

Отзывы клиентов о Fortinet ZTNA

Пользователи высоко оценивают Fortinet Universal ZTNA, отмечая его надёжность и удобство работы. Один из клиентов поделился своим мнением:
«Решение Fortinet помогло нам модернизировать систему удалённого доступа, заменив устаревшие VPN. Простота развертывания, высокая безопасность и интеграция с другими инструментами Fortinet сделали его незаменимым инструментом для нашей компании.»

Заключение

Признание Fortinet Universal ZTNA в отчёте Gartner Peer Insights подтверждает его эффективность и востребованность среди корпоративных клиентов. Компании, переходящие к концепции Zero Trust, могут использовать Fortinet для усиления безопасности, минимизации рисков и упрощения управления доступом.

Ссылка на источник:
https://www.fortinet.com/blog/business-and-technology/foritnet-is-the-only-vendor-recognized-as-a-customer-choice-in-gartner-peer-insights-voc-for-ztna

Автор:
Nirav Shah

Перевод:
Герасименко Иван

По мере того как искусственный интеллект (ИИ) продолжает трансформировать индустрию кибербезопасности, его влияние на защиту данных становится все более значимым. Современные организации обрабатывают огромные объемы информации, что делает автоматизированные инструменты, такие как ИИ и машинное обучение (ML), важнейшими элементами защиты цифровых активов. Однако широкое распространение ИИ также приносит новые вызовы, включая вопросы конфиденциальности, управления данными и устойчивости к кибератакам.

ИИ как инструмент кибербезопасности

ИИ значительно расширил возможности кибербезопасности, особенно в таких областях, как:

• Обнаружение угроз в реальном времени: ИИ позволяет анализировать поведение пользователей и сетевой трафик, выявляя аномалии, которые могут свидетельствовать о потенциальной атаке.
• Аналитика больших данных: Машинное обучение помогает обрабатывать и анализировать массивы данных, находя корреляции между событиями, которые традиционные системы могли бы упустить.
• Автоматизация реагирования: Технологии автоматизированного реагирования на инциденты (SOAR) на основе ИИ позволяют организациям быстро устранять угрозы, минимизируя возможный ущерб.

Однако, несмотря на эти достижения, ИИ также открывает новые возможности для злоумышленников.

Как злоумышленники используют ИИ

Киберпреступники активно используют ИИ и машинное обучение для усиления своих атак. Среди наиболее опасных техник:

• Генерация реалистичных фишинговых сообщений: С помощью ИИ мошенники могут создавать персонализированные фишинговые атаки, которые гораздо труднее распознать.
• Автоматизированное тестирование паролей: ИИ может анализировать уязвимости паролей и быстрее взламывать учетные записи.
• Эволюция вредоносного ПО: Малварь, использующая машинное обучение, способна адаптироваться к защитным механизмам, изменяя свой код, чтобы избежать обнаружения.

Эти угрозы подчеркивают важность разработки ИИ-решений для защиты данных, которые могут противостоять аналогичным технологиям, применяемым злоумышленниками.

Основные вызовы защиты данных с помощью ИИ

Внедрение ИИ в стратегии защиты данных сопряжено с рядом трудностей:

1. Конфиденциальность данных

• Использование ИИ для анализа данных может привести к утечке конфиденциальной информации, если алгоритмы обучаются на недостаточно защищенных наборах данных.
• Необходимо внедрение строгих политик управления данными и безопасных методов машинного обучения.

2. Защита от атак на модели ИИ

• Злоумышленники могут попытаться манипулировать входными данными, чтобы обойти защитные механизмы ИИ.
• Требуются дополнительные меры по обеспечению целостности данных и корректности работы моделей.

3. Этические и нормативные вопросы

• С ростом регулирования в области ИИ (например, GDPR, AI Act в ЕС) компании должны учитывать соблюдение новых стандартов при использовании автоматизированных систем безопасности.

Будущее ИИ в защите данных

ИИ продолжает развиваться, и в ближайшие годы ожидается:

• Рост автономных систем кибербезопасности: Будут разработаны более сложные автоматизированные системы, способные самостоятельно анализировать атаки и реагировать на них.
• Комбинированные решения с квантовой криптографией: ИИ будет использоваться в сочетании с новыми методами шифрования, чтобы противостоять будущим угрозам.
• Прогрессивная адаптация ИИ: Алгоритмы будут становиться более динамичными, обучаясь в реальном времени и предсказывая угрозы еще до их появления.

Заключение

ИИ играет решающую роль в защите данных, но его использование требует осознанного подхода. Компании должны не только внедрять технологии машинного обучения для защиты информации, но и учитывать возможные риски, связанные с их применением. Важно соблюдать баланс между инновациями, безопасностью и соблюдением конфиденциальности данных, чтобы создать устойчивую защитную среду в цифровом мире.

Ссылка на источник:
https://www.crowdstrike.com/en-us/blog/the-evolving-role-of-ai-in-data-protection/

Автор:
Drew Bagley, Christoph Bausewein

Перевод:
Герасименко Иван

В 2024 году информационная безопасность — ключевой приоритет для бизнеса всех масштабов. Киберугрозы становятся более изощренными, что требует от компаний инновационных решений для защиты данных и систем. Представляем обзор топовых ИБ-продуктов, которые задают тренды в индустрии.

1. Платформы XDR (eXtended Detection and Response)

XDR-системы продолжают революционизировать подход к обнаружению и реагированию на угрозы. Среди лидеров — Palo Alto Networks Cortex XDR и Microsoft Defender XDR. Эти платформы объединяют телеметрию с конечных устройств, сетей и облаков, предоставляя мощные инструменты для анализа угроз. XDR помогает минимизировать время реагирования на инциденты и повышает эффективность работы ИБ-отделов.

2. Zero Trust платформы

Концепция “нулевого доверия” укрепляет позиции в мире информационной безопасности. Решения от Okta, Zscaler и Cisco обеспечивают строгий контроль доступа, минимизируя риски утечек данных и защищая корпоративные сети от внутренних и внешних угроз. В 2024 году Zero Trust становится стандартом для построения безопасной ИТ-инфраструктуры.

3. SIEM и SOAR платформы

Системы управления информацией и событиями безопасности (SIEM) и платформы для оркестрации, автоматизации и реагирования на угрозы (SOAR) становятся все более интегрированными. Лидеры рынка — Splunk и IBM QRadar — предлагают аналитические возможности нового уровня. В то же время Palo Alto Cortex SOAR позволяет автоматизировать ключевые процессы, экономя время специалистов и снижая нагрузку на команды.

4. Решения для защиты облаков

С ростом популярности облачных технологий появляются инновационные решения для обеспечения их безопасности. Продукты, такие как Check Point CloudGuard и Prisma Cloud, предоставляют инструменты для защиты данных, приложений и инфраструктуры в мультиоблачной среде. Эти платформы поддерживают соблюдение требований безопасности и обеспечивают прозрачность процессов.

5. Инструменты для анализа уязвимостей

Идентификация и устранение уязвимостей — ключевой этап в предотвращении кибератак. Решения от Qualys и Tenable остаются лидерами в этой области. Их инструменты предлагают глубокий анализ ИТ-инфраструктуры, помогая компаниям устранять слабые места до того, как они станут мишенью для злоумышленников.

6. AI-ориентированные решения

Искусственный интеллект в 2024 году — важный инструмент в арсенале ИБ. Продукты, такие как Darktrace и CrowdStrike Falcon, используют машинное обучение для обнаружения аномалий и проактивного предотвращения угроз. Это помогает компаниям адаптироваться к быстро меняющемуся ландшафту киберугроз.

Заключение

Инвестиции в современные ИБ-продукты — не просто выбор, а необходимость для обеспечения устойчивости и конкурентоспособности бизнеса. Технологии XDR, Zero Trust, SIEM/SOAR и искусственный интеллект предоставляют организациям инструменты для эффективного управления киберрисками. Выбор подходящих решений зависит от потребностей компании, но одно очевидно: будущее за интеграцией, автоматизацией и интеллектуальными подходами к защите.

Автор:
Команда ICORE

В 2025 году ландшафт кибербезопасности должен претерпеть значительные изменения, спровоцированные технологическими достижениями и растущим числом киберугроз и инцидентов. Сейчас, в преддверии нового года, бизнесу критически важно подготовиться к переменам и максимально повысить уровень защищённость своих цифровых активов.

В связи с этим мы подготовили обзор некоторых трендов кибербезопасности 2025 года. При проведении исследования были задействованы зарубежные источники.

1. Квантовые вычисления: палка о двух концах

Квантовые вычисления могут стимулировать развитие процессов обработки данных, потенциально опережая традиционные вычислительные методы. Тем не менее, этот метод также является довольно рискованным. Согласно исследованиям Национального института стандартов и технологий (NIST), в 2025 году более 50% организаций будут подвержены риску кибератак на основе квантовых технологий.

Как подготовиться:

• Организациям следует начать исследование и внедрение постквантовых криптографических (PQC) решений для защиты конфиденциальной информации
• Осуществлять регулярную оценку рисков для выявления уязвимостей в методах шифрования и корректировать протоколы безопасности на основе полученных данных

Чего ожидать:

• Увеличения инвестиций в решения по квантово-устойчивому шифрованию
• Роста совместных усилий технологических компаний и правительств для разработки стандартов квантовой кибербезопасности

2. Безопасность блокчейна: за пределами криптовалюты

Хотя технология блокчейн наиболее распространена в сфере криптовалют, разработки, посвящённые её безопасности, набирают обороты в самых разных секторах. По прогнозу аналитиков, в 2025 году глобальный рынок безопасности блокчейна достигнет $6,2 млрд. Эта сумма в значительной степени обусловлена потребностью в безопасных транзакциях и целостности данных.

Как подготовиться:

• Организациям следует заняться внедрением решений по безопасности блокчейна, в частности, в ИБ-инструменты, разработанные специально для приложений
• Проводить обучение по блокчейн-технологиям для повышения общей осведомленности в вопросах безопасности блокчейна

Чего ожидать:

• Внедрения блокчейна в управление цепочками поставок, здравоохранение и финансы, что потребует более надежных протоколов безопасности
• Развития инновационных мер безопасности, обеспечивающих целостность данных

3. Развитие ландшафта киберугроз

Со временем киберугрозы становятся все более сложными и разнообразными. Согласно прогнозам, в 2025 году киберпреступность будет стоить мировой экономике более 10,5 триллионов долларов в год, что сделает ее одним из самых прибыльных преступных предприятий в мире. Организации должны подготовиться к волне современных постоянных угроз (APT), атак с использованием программ-вымогателей и внутренних угроз.

Как подготовиться:

• Реализовать гибкий подход к обеспечению безопасности, чтобы быстро адаптироваться к новым угрозам
• Инвестировать в решения по анализу угроз, чтобы быть в курсе новых угроз и уязвимостей

Чего ожидать:

• Резкого роста использования искусственного интеллекта и машинного обучения для обнаружения угроз и реагирования на них
• Ужесточения нормативных требований, направленных на усиление мер кибербезопасности во всех отраслях

4. Агентный ИИ (Agentic AI): автономный ИИ может планировать и предпринимать действия для достижения целей, поставленных пользователем.

• Преимущества для бизнеса: виртуальная рабочая сила, помогающая пользователю, разгружающая и дополняющая его работу
• Проблемы для бизнеса: всё ещё необходим постоянный контроль действий ИИ

5. Платформы управления ИИ: технологические решения позволяют организациям управлять юридическими, этическими и эксплуатационными показателями своих ИИ-систем.

• Преимущества для бизнеса: это мера обеспечения соблюдения политик, гарантирующих ответственное использование ИИ, регулирующих порядок работы системы ИИ, моделирующих управление жизненным циклом и обеспечивающих прозрачность процессов
• Проблемы: рекомендации по использованию ИИ различаются в зависимости от региона и отрасли, что затрудняет внедрение единообразных практик

6. Защита от дезинформации: это новая категория технологий, направленная на систематическую проверку достоверности информации.

• Преимущества для бизнеса: снижение уровня мошенничества за счет усиления мер проверки личности; предотвращение захвата учетных записей за счет непрерывной оценки рисков, контекстной осведомленности и адаптивной модели доверия; защита репутации бренда
• Проблемы: требует постоянно обновляемых, многоуровневых систем проверки, адаптивного обучения и контроля

7. Невидимый окружающий интеллект: технологии, ненавязчиво интегрированные в окружающую среду, позволяющие добиться более естественного и интуитивно понятного опыта.

• Преимущества для бизнеса: обеспечивает недорогое отслеживание и обнаружение предметов в режиме реального времени, улучшает видимость и эффективность; новые способы предоставления информации об идентичности, истории и свойствах предметов
• Проблемы: Поставщикам придется решать вопросы конфиденциальности и получать согласие на некоторые типы использования данных. Пользователи могут отключить теги, чтобы сохранить конфиденциальность

8. 8. Энергоэффективные вычисления: подход к повышению устойчивости за счет более эффективной архитектуры, кода и алгоритмов, аппаратного обеспечения, оптимизированного для повышения эффективности, и использования возобновляемой энергии для работы систем.

• Преимущества для бизнеса: устранение правовых, коммерческих и социальных проблем с целью повышения устойчивости за счет сокращения выбросов углекислого газа
• Проблемы: потребуются новое оборудование, облачные сервисы, навыки, инструменты, алгоритмы и приложения; переход на новые вычислительные платформы будет сложным и дорогим; цены на энергоносители могут вырасти в краткосрочной перспективе по мере увеличения спроса на экологически чистую энергию

9. Гибридные вычисления: объединение различных механизмов вычислений и хранения данных для решения вычислительных задач.

• Преимущества для бизнеса: высокоэффективные, высокоскоростные инновационные среды; ИИ, производительность которого выходит за рамки текущих технологических ограничений; предприятия, работающие на более высоком уровне автоматизации; расширенные возможности, обеспечивающие масштабную персонализацию в режиме реального времени
• Проблемы: эти зарождающиеся и очень сложные технологии требуют специальных навыков; система автономных модулей создает риски безопасности и предполагает экспериментальные технологии и высокие затраты; к тому же остаётся необходимость в человеческом контроле, оркестровке и интеграции

10. Полифункциональные роботы:роботы, способные выполнять несколько задач и легко переключаться между ними по мере необходимости.

• Преимущества для бизнеса: повышение эффективности; более быстрая окупаемость инвестиций; отсутствие необходимости в архитектурных изменениях или наращивании инфраструктуры, что означает быстрое развертывание, низкие риски и масштабируемость; к тому же такие роботы могут заменять людей или работать с ними
• Проблемы: в отрасли еще не приняты единые стандарты даже по минимально необходимой функциональности таких разработок

11. Когнитивное совершенствование:улучшение когнитивных способностей с помощью технологий, которые считывают и декодируют активность мозга.

• Преимущества для бизнеса: повышение квалификации персонала, повышение уровня безопасности, персонализированное обучение, увеличение способностей к продолжительной работе.
• Проблемы: высокая стоимость, инвазивность и риск, UBMI и BBMI напрямую взаимодействуют с мозгом человека, что создает проблемы безопасности; этические проблемы (например, изменение восприятия реальности пользователями)

Заключение: Подготовка к завтрашнему дню

В 2025 году будущее кибербезопасности будет определяться быстрым технологическим прогрессом и растущим акцентом на проактивные стратегии. Успешная адаптация к таким трендам, как квантовые вычисления, безопасность блокчейна и меняющийся ландшафт угроз, поможет лучше защищать свои активы и доверять цифровым операциям.

Источник:
https://cloudnetworks.ru/analitika/trendy-kiberbezopasnosti-2025-goda
https://www.cfcsea.com/en-sg/post/the-future-of-cybersecurity-trends-to-watch-in-2025
https://www.gartner.com/en/articles/top-technology-trends-2025

Автор:
Анна Савина

Должность:
Руководитель группы маркетинговых коммуникаций Cloud Networks

Компания Positive Technologies представила линейку межсетевых экранов нового поколения (NGFW) под названием PT NGFW. Презентация состоялась в концертном зале VK Stadium. По словам управляющего директора Дениса Кораблева, продукт отличается высокой производительностью на уровне L7 и предназначен для использования в дата-центрах. Особое внимание уделено отказоустойчивости: при сбое устройства текущие сессии не разрываются, а переносятся на резервный NGFW. Решение поддерживает виртуализацию, что позволяет облачным провайдерам предоставлять каждому клиенту независимый логический NGFW.

В эпоху цифровой трансформации и растущей сложности киберугроз защита сетевой инфраструктуры становится как никогда важной. Positive Technologies, ведущий российский разработчик решений в области информационной безопасности, объявила о выпуске нового межсетевого экрана (Next-Generation Firewall, NGFW) под названием PT NGFW. Этот продукт разработан для защиты высоконагруженных инфраструктур, таких как дата-центры, облачные платформы и критически важные информационные системы.

Ключевые особенности PT NGFW

1. Высокая производительность уровня L7

PT NGFW поддерживает глубокий анализ трафика на уровне приложений (Layer 7), что позволяет выявлять сложные кибератаки, включая шифрование вредоносного трафика и попытки обхода стандартных систем безопасности. Решение обеспечивает высокую пропускную способность и эффективно работает даже в условиях большого объема данных, характерного для дата-центров и крупных корпораций.

2. Отказоустойчивость

Одной из важнейших характеристик PT NGFW является поддержка отказоустойчивости. В случае сбоя основного устройства активные сессии автоматически переносятся на резервный NGFW без прерывания работы. Это особенно актуально для организаций, где время простоя может привести к значительным финансовым потерям или ущербу репутации.

3. Функциональность виртуализации

Для облачных провайдеров и компаний с многопользовательскими системами PT NGFW предоставляет возможность создания виртуальных межсетевых экранов. Это означает, что каждая организация или подразделение может получить независимый логический NGFW с собственными правилами безопасности, обеспечивая полную изоляцию и контроль.

4. Гибкая интеграция

PT NGFW легко интегрируется с другими решениями Positive Technologies, такими как системы обнаружения вторжений, средства мониторинга безопасности и решения для предотвращения утечек данных (DLP). Это обеспечивает централизованное управление безопасностью и упрощает выполнение требований нормативных актов.

5. Автоматизация и аналитика

Продукт поддерживает интеллектуальные функции автоматизации, включая анализ угроз в режиме реального времени, создание отчетов и рекомендации по настройке политик безопасности. Это сокращает время реагирования на инциденты и снижает нагрузку на ИТ-отдел.

Как PT NGFW защищает от современных угроз

Защита от продвинутых устойчивых угроз (APT)

PT NGFW использует механизмы поведенческого анализа для выявления атак, которые могут оставаться незамеченными для традиционных решений. Например, он способен блокировать скрытые попытки кражи данных или внедрение вредоносного ПО через зашифрованный трафик.

Фильтрация контента и URL-адресов

Система предоставляет мощные инструменты для фильтрации контента и управления доступом к интернет-ресурсам. Организации могут ограничивать доступ к определенным сайтам, защищая сотрудников от фишинговых атак и вредоносного контента.

Мониторинг и анализ трафика

PT NGFW анализирует сетевой трафик в режиме реального времени, выявляя аномалии, которые могут указывать на наличие угрозы. Это помогает заблаговременно предотвращать атаки, вместо того чтобы реагировать на их последствия.

Преимущества PT NGFW

• Высокая масштабируемость. Решение легко адаптируется к нуждам организаций любого масштаба, от небольших офисов до крупных корпораций.
• Экономичность. Виртуализация и автоматизация процессов снижают затраты на обслуживание и эксплуатацию.
• Удобство управления. Интуитивно понятный интерфейс позволяет быстро настраивать политики безопасности и мониторить сетевую активность.
• Соответствие требованиям. PT NGFW помогает соблюдать нормативные требования, такие как стандарты защиты персональных данных.

Для кого предназначен PT NGFW?

PT NGFW станет идеальным решением для организаций с высокой потребностью в безопасности и производительности. Среди них:

• Дата-центры. Высокая пропускная способность и отказоустойчивость делают продукт подходящим для защиты сложной инфраструктуры.
• Облачные провайдеры. Возможность виртуализации позволяет предоставлять индивидуальные решения клиентам.
• Критически важные отрасли. Медицинские учреждения, банки и энергетические компании получат надежную защиту от киберугроз.
• Корпорации с распределенной сетью. PT NGFW защищает филиалы и удаленных сотрудников, сохраняя централизованное управление безопасностью.

Заключение

Выпуск PT NGFW от Positive Technologies — это значительный шаг вперед в области сетевой безопасности. Продукт сочетает в себе мощную производительность, гибкость и простоту управления, что делает его незаменимым инструментом для защиты современных организаций от киберугроз.

Если ваша компания стремится минимизировать риски и обеспечить надежную защиту сетевой инфраструктуры, PT NGFW станет оптимальным выбором. Это решение, способное отвечать современным вызовам и гарантировать безопасность ваших данных.

Источник:
https://www.ptsecurity.com/ru-ru/about/news/positive-technologies-predstavila-pt-ngfw-dlya-zashhity-biznesa-ot-kiberatak/

Компиляция:
Герасименко И.А.

В условиях растущей сложности современных сетей возрастает потребность в интеллектуальных инструментах, способных упростить управление и повысить эффективность. Генеративный искусственный интеллект (GenAI) становится ключевым элементом в достижении этой цели, трансформируя процессы от начальной настройки до повседневных операций. Согласно исследованию Gartner, к 2026 году технологии GenAI будут влиять на 20% начальной конфигурации сетей, что является значительным ростом по сравнению с нулевым показателем в 2023 году. В настоящее время 65% сетевых задач, включая конфигурацию и устранение неполадок, выполняются вручную, что подчеркивает необходимость автоматизации и повышения эффективности с помощью GenAI.

FortiAI: Генеративный ИИ-ассистент от Fortinet для трансформации сетевых операций

FortiManager — это централизованное решение для управления всеми компонентами Fortinet Security Fabric, охватывающее как безопасность, так и сетевые аспекты. FortiAI для FortiManager революционизирует управление сетью, интегрируя GenAI для автоматизации сложных задач и повышения операционной эффективности команд сетевых операций (NetOps). FortiAI анализирует огромные потоки данных, распознает шаблоны и предоставляет действенную информацию в режиме реального времени. Он также предлагает расширенную помощь в создании скриптов, проактивное устранение неполадок, диагностику уязвимостей IoT и автоматическую реализацию рекомендаций ИИ, что приводит к более безопасной, эффективной и устойчивой сети, приближая нас к автономным сетям.

Ключевые сценарии использования FortiAI для FortiManager

1. Генерация скриптов: FortiAI Script Assistant позволяет администраторам автоматизировать создание скриптов. Будь то настройка адресов брандмауэра или установка VPN «сайт-сайт», FortiAI может генерировать CLI и Jinja скрипты на основе простых запросов или даже загруженного изображения топологии
сети. Конфигурационные скрипты создаются за секунды, а не за часы, обычно требуемые для их ручного написания.

2. Устранение неполадок SD-WAN: Программно-определяемые широкополосные сети (SD-WAN) критически важны для подключения распределенных сетей с высокой производительностью и эффективностью, но устранение их неполадок может быть сложным и трудоемким. FortiAI упрощает этот процесс, постоянно мониторя SD-WAN-ссылки, диагностируя такие проблемы, как состояние VPN-туннелей, ограничения пропускной способности и ошибки маршрутизации, и предоставляя действенные рекомендации для их решения. Автоматизируя обнаружение проблем и реализацию исправлений, FortiAI повышает время безотказной работы сети и гарантирует, что конфигурации SD-WAN соответствуют производственным и безопасностным целям организации.

3. Создание политик: Создание и изменение политик — это важные, но часто утомительные операционные задачи для сетевых администраторов. FortiAI позволяет быстро генерировать скрипты изменения политик, устраняя значительную часть повторяющейся работы и снижая вероятность человеческих ошибок.

4. Анализ устройств IoT: С увеличением количества устройств IoT в корпоративных средах растут и риски безопасности. FortiAI помогает идентифицировать, анализировать и устранять уязвимости этих устройств. Он генерирует подробные отчеты, создает визуальные отчеты и даже позволяет администраторам изолировать рискованные устройства с помощью одного запроса. Это помогает предприятиям поддерживать контроль над безопасностью IoT без необходимости вручную отслеживать каждое устройство.

Ускорьте свои сетевые операции с FortiAI

• Повышение эффективности: FortiAI автоматизирует рутинные задачи, минимизируя ручную конфигурацию, устранение неполадок и мониторинг, делая администраторов более продуктивными.
• Усиление команды ИТ: FortiAI предлагает команды ИТ возможность выполнять конфигурационные задачи с минимальным опытом кодирования, устраняя человеческие ошибки.
• Расширение возможностей: FortiAI позволяет ИТ-командам делать больше, быстрее и правильно с первого раза, расширяя их возможности, охват и контроль.
• Улучшение безопасности: FortiAI предоставляет быстрые инсайты об уязвимостях, изолируя рискованные устройства IoT и помогая организациям опережать потенциальные угрозы.
• Масштабирование операций: FortiAI бесшовно масштабируется на сети любого размера, обеспечивая стабильную производительность и безопасность в распределенных средах.

FortiAI является революционным инструментом в мире сетевых операций. Интегрируя GenAI в управление сетью, Fortinet предоставляет командам NetOps инструменты для повышения эффективности, безопасности и устойчивости их сетей.

Источник:
https://www.fortinet.com/blog/business-and-technology/fortinet-makes-network-operations-simpler-with-generative-ai

Автор:
Nirav Shah

Перевод:
Герасименко И.А.