|
|
 |
|
|
 |
Модель учёных Пермского Политеха поможет предприятиям противостоять киберпреступникам
По данным МВД России, в нашей стране каждое третье преступление совершается с использованием информационно-телекоммуникационных технологий. Жертвами киберпреступников становятся не только люди, но и целые компании, где чаще всего используют корпоративную ИТ-инфраструктуру. Мошенники могут предпринимать попытки дистанционного внедрения в корпоративные сети компаний через отправку пользователям этих организаций файлов с вредоносным содержимым, которые могут быть замаскированы с целью усложнения их распознавания современным антивирусным программным обеспечением. Поэтому важно иметь средства для борьбы с такими преступлениями, особенно когда речь идёт о крупнейших технологических предприятиях. Учёные Пермского Политеха разработали модель оценки заражённости файлов, передаваемых в корпоративных сетях, которая поможет компаниям противостоять киберпреступникам. Разработка проведена в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».
Статья с результатами исследования опубликована в информационно-методическом журнале «Инсайд». В разработке также принимали участие учёные из Тамбовского государственного технического университета.
Одним из основных векторов успешно реализованных атак на производственные предприятия и компании различных сфер деятельности являются зараженные файлы, полученные вместе с электронными письмами, сообщениями мессенджеров и из иных источников. Уже существует, так называемая, эшелонированная оборона корпоративных сетей, которая может состоять из каскада антивирусных программ, различных методов аутентификации и идентификации и прочих механизмов безопасности, но такая структура значительно усложняет поиск вредоносного контента.
- Применение эшелонированной обороны из множества механизмов безопасности, например, более одного антивирусного продукта и онлайн сервисов анализа подозрительных файлов, усложняет принятие решения о его зараженности, а также создаёт предпосылки для ложных срабатываний. Наша модель предполагает повышение качества обнаружения вредоносного контента. Кроме того, время обработки тех же подозрительных сообщений не будут увеличены, - рассказывает заведующий кафедрой автоматизации технологических процессов Березниковского филиала Пермского Политеха, доктор технических наук, профессор Андрей Затонский.
Для решения задачи политехники создали архитектурное решение информационно-коммуникационных технологий, которое подразумевает применение различных механизмов извлечения файлов, передаваемых в результате информационного обмена. Далее учёные предлагают использовать 2 варианта для анализа и выявления нежелательного контента. Для документов, не содержащих конфиденциальной информации, они рекомендуют использовать онлайн-сервисы по их изучению. Для файлов содержащих коммерческую тайну предлагается применять локальные хранилища данных, а их анализ проводить собственной инфраструктурой в виде кластера виртуальных машин с установленным различным антивирусным программным обеспечением. После изучения файлов специальная модель, созданная учёными, оценивает степень зараженности файлов, а затем принимает решение, как с ними поступить.
- Исходя из результатов анализа предложенного решения, мы отметили, что его использование на 14 % снижает риск получения зараженных файлов. Кроме того, модель снижает вероятность ложных срабатываний. При этом время обработки данных не увеличивается, поскольку в решении используются типовые механизмы. Само решение о зараженности файлов принимается в соответствии с классом, который им присваивает модель, - делится Евгений Митюков, кандидат технических наук ПНИПУ.
Благодаря технологии, созданной учёными Пермского Политеха, компании смогут минимизировать риски по проникновению киберпреступников в корпоративные сети и, как следствие, уменьшить расходы, возникающие в результате кибер-инцидентов. Особенно актуальна разработка будет для промышленных предприятий, в которых может храниться и передаваться множество документов с различным уровнем доступа.
Для справки:
Пермский Политех стал обладателем гранта «Приоритет 2030» в 2021 году. «Приоритет 2030» является самой масштабной в истории России программой государственной поддержки и развития высших учебных заведений. Ее цель — формирование к 2030 году в России более 100 прогрессивных современных университетов, которые станут центрами научно-технологического и социально-экономического развития страны. Всего комиссия Минобрнауки РФ включила в программу «Приоритет 2030» 106 вузов из 49 городов страны, из них 60 % — региональные университеты.
Контактное лицо: Дмитрий (написать письмо автору)
Компания: ПНИПУ (все новости этой организации)
Добавлен: 16:58, 06.05.2023
Количество просмотров: 690
| На электросудах расскажут об искусственном интеллекте, MWS AI, 22:42, 15.06.2026, Россия |
342 |
| ГКУ «Организатор перевозок» (Департамент транспорта Москвы) и MWS AI (входит в МТС Web Services) вместе с Центром непрерывного образования факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ запускают лектории и интенсивы по генеративному ИИ на речных электросудах. |
 |
| Web3 Tech: России нужна собственная институциональная Web3-инфраструктура, Web3 Tech, 22:41, 15.06.2026, Россия |
345 |
| В Web3 Tech назвали тренды институционального рынка web3. По мнению экспертов компании, глобальный финтех переходит в новую фазу, при которой стейблкоины, системное регулирование и ИИ-агенты сливаются в единый контур агентной экономики на цифровых активах с потенциалом $30 трлн к 2030 году. |
 |
| Dialog Composer 3.0 от BSS: переход от скриптовых ботов к самостоятельным ИИ-агентам, BSS, 22:39, 15.06.2026, Россия |
340 |
| Компания BSS дает мощный толчок развитию диалоговых интерфейсов с новой версией Dialog Composer 3.0. Ключевой особенностью релиза стала нативная поддержка архитектуры ИИ-агентов на базе больших языковых моделей (LLM). Обновленный no-code инструмент позволяет компаниям быстро внедрять автономных ИИ-ассистентов, существенно снижая нагрузку на контактные центры и операционные службы. |
|
| Modus BI и Modus ETL получили номинации за максимальный self-service в исследовании «Круг Громова 2026», Modus, 22:34, 15.06.2026, |
344 |
| Компания Modus объявляет о признании своих продуктов лидерами в номинациях независимого исследования российского рынка аналитических решений «Self-service круг Громова 2026». Modus BI получил номинацию «Максимальные возможности в self-service», а Modus ETL — «Self-service для enterprise». Оба решения показали наибольшее количество поддерживаемых self-service критериев среди всех участников исследования. |
|
|
|
|
|
|
|
Разделы //
Новости по странам //
Сегодня у нас публикуются //
|
|
