Enviar artigo por via de e-mail Система оценки файла на наличие вредоносного содержимого
- Autores: 1, 1, 1
-
Afiliações:
- Филиал Самарского государственного технического университета
- Edição: Volume 1 (2025)
- Páginas: 394-395
- Seção: ЧАСТЬ I. Цифровые технологии: настоящее и будущее
- ##submission.dateSubmitted##: 14.05.2025
- ##submission.dateAccepted##: 29.05.2025
- ##submission.datePublished##: 02.11.2025
- URL: https://gynecology.orscience.ru/osnk-sr2025/article/view/679663
- ID: 679663
Citar
Texto integral
Resumo
Обоснование. Множество организаций становятся жертвами различных атак, включая те, которые используют вредоносное программное обеспечение. Наиболее распространенные угрозы поступают через электронную почту и веб-трафик. В связи с высоким уровнем риска, связанным с получением файлов из внешних источников, компаниям необходимо применять разнообразные меры защиты [1]. Выбор конкретных защитных решений во многом зависит от типа деятельности компании, методов ее коммуникации и ее размеров. Если в компании используется удаленный доступ к инфраструктуре, то ей нужно обеспечить безопасность ресурсов, к которым осуществляется доступ, а если взаимодействие с подрядчиками и клиентами осуществляется через электронную почту, компании необходима программа, обеспечивающая безопасность почтовых шлюзов, и проверка входящего трафика. Существуют различные виды атак, которым может подвергнуться инфраструктура бизнеса в случае отсутствия защиты почтовых шлюзов. К примеру, пользователь может загрузить вредоносное ПО под предлогом легитимного письма или файла, что может привести к компрометации инфраструктуры, включая конфиденциальные данные и иную информацию [2, 3]. Даже с установленным защитным программным обеспечением достичь полного уровня защиты инфраструктуры довольно сложно, так как риски могут возникать и от самих поставщиков таких решений. Песочницы представляют собой защитные инструменты, создающие изолированную виртуальную среду для запуска файлов и анализа их поведения, что помогает предотвратить возможный ущерб основной операционной системе или данным в случае, если программа окажется вредоносной. В кибербезопасности «песочница» — это контролируемая среда, где можно безопасно выполнять подозрительные программы или скрипты. Однако передача файлов на анализ поставщику создает дополнительные риски: если злоумышленник получит доступ к инфраструктуре подрядчика и нарушит цепочку поставок, он может получить доступ к инфраструктуре и/или данным клиентов.
Цель — создание системы оценки файлов на наличие вредоносного содержимого с использованием элементов искусственного интеллекта.
Методы. В качестве метода мониторинга был использован поведенческий анализ, с помощью которого можно в реальном времени отслеживать подозрительное поведение файлов, фиксировать различные подозрительные действия, такие как запросы на загрузку или отправку данных на внешний сервер, а также попытки установки дополнительных модулей.
Результаты. Для снижения рисков было решено разработать песочницу с базами данных, размещенными внутри инфраструктуры заказчика, что исключает возможность доступа злоумышленников через компрометацию цепочки поставок. Также в работу был принят вариант создания опционального модуля искусственного интеллекта, который сокращает количество ложных срабатываний и повышает точность анализа, используя информацию о файлах из открытых источников с помощью метода «паука».
Преимущества новой песочницы включают наличие модуля ИИ и размещение внутри корпоративной инфраструктуры, а также способность имитировать реальную систему. Вредоносные файлы могут осознавать, что находятся в песочнице, и не проявлять вредоносную активность, что помогает избежать их обнаружения. Наша песочница может манипулировать данными, лишая вредоносные файлы одного из основных преимуществ. Также доступны как автоматический, так и «ручной» режим проверки, позволяющий пользователю загружать файл и проверять его поведение.
Выводы. Размещение песочницы и баз данных внутри корпоративной инфраструктуры, наличие модуля ИИ и возможность имитации реальной системы способствуют снижению количества ложных срабатываний при анализе файлов и минимизируют общий уровень риска компрометации данных в компании. Это позволяет более эффективно защищать инфраструктуру и данные от потенциальных угроз.
Texto integral
Обоснование. Множество организаций становятся жертвами различных атак, включая те, которые используют вредоносное программное обеспечение. Наиболее распространенные угрозы поступают через электронную почту и веб-трафик. В связи с высоким уровнем риска, связанным с получением файлов из внешних источников, компаниям необходимо применять разнообразные меры защиты [1]. Выбор конкретных защитных решений во многом зависит от типа деятельности компании, методов ее коммуникации и ее размеров. Если в компании используется удаленный доступ к инфраструктуре, то ей нужно обеспечить безопасность ресурсов, к которым осуществляется доступ, а если взаимодействие с подрядчиками и клиентами осуществляется через электронную почту, компании необходима программа, обеспечивающая безопасность почтовых шлюзов, и проверка входящего трафика. Существуют различные виды атак, которым может подвергнуться инфраструктура бизнеса в случае отсутствия защиты почтовых шлюзов. К примеру, пользователь может загрузить вредоносное ПО под предлогом легитимного письма или файла, что может привести к компрометации инфраструктуры, включая конфиденциальные данные и иную информацию [2, 3]. Даже с установленным защитным программным обеспечением достичь полного уровня защиты инфраструктуры довольно сложно, так как риски могут возникать и от самих поставщиков таких решений. Песочницы представляют собой защитные инструменты, создающие изолированную виртуальную среду для запуска файлов и анализа их поведения, что помогает предотвратить возможный ущерб основной операционной системе или данным в случае, если программа окажется вредоносной. В кибербезопасности «песочница» — это контролируемая среда, где можно безопасно выполнять подозрительные программы или скрипты. Однако передача файлов на анализ поставщику создает дополнительные риски: если злоумышленник получит доступ к инфраструктуре подрядчика и нарушит цепочку поставок, он может получить доступ к инфраструктуре и/или данным клиентов.
Цель — создание системы оценки файлов на наличие вредоносного содержимого с использованием элементов искусственного интеллекта.
Методы. В качестве метода мониторинга был использован поведенческий анализ, с помощью которого можно в реальном времени отслеживать подозрительное поведение файлов, фиксировать различные подозрительные действия, такие как запросы на загрузку или отправку данных на внешний сервер, а также попытки установки дополнительных модулей.
Результаты. Для снижения рисков было решено разработать песочницу с базами данных, размещенными внутри инфраструктуры заказчика, что исключает возможность доступа злоумышленников через компрометацию цепочки поставок. Также в работу был принят вариант создания опционального модуля искусственного интеллекта, который сокращает количество ложных срабатываний и повышает точность анализа, используя информацию о файлах из открытых источников с помощью метода «паука».
Преимущества новой песочницы включают наличие модуля ИИ и размещение внутри корпоративной инфраструктуры, а также способность имитировать реальную систему. Вредоносные файлы могут осознавать, что находятся в песочнице, и не проявлять вредоносную активность, что помогает избежать их обнаружения. Наша песочница может манипулировать данными, лишая вредоносные файлы одного из основных преимуществ. Также доступны как автоматический, так и «ручной» режим проверки, позволяющий пользователю загружать файл и проверять его поведение.
Выводы. Размещение песочницы и баз данных внутри корпоративной инфраструктуры, наличие модуля ИИ и возможность имитации реальной системы способствуют снижению количества ложных срабатываний при анализе файлов и минимизируют общий уровень риска компрометации данных в компании. Это позволяет более эффективно защищать инфраструктуру и данные от потенциальных угроз.
Sobre autores
Филиал Самарского государственного технического университета
Autor responsável pela correspondência
Email: serov.archer@gmail.com
студент, группа ЭИЗ-24
Rússia, СызраньФилиал Самарского государственного технического университета
Email: teamparker17@gmail.com
студент, группа ЭИЗ-24
Rússia, СызраньФилиал Самарского государственного технического университета
Email: sklyar.glebv@gmail.com
студент, группа ЭИЗ-24
Rússia, СызраньBibliografia
- Серов П.А., Панов Д.А., Иванов С.С. Автоматизированное детектирование DDOS-атак // Сборник VI Всероссийской научно-практической конференции студентов и молодых ученых «Молодежная наука: вызовы и перспективы». Самара, 2023. С. 218–220. EDN: FBGASF
- Серов П.А., Панов Д.А., Иванов С.С., Садова К.В. Разработка IDS-системы на основе технологии множественных временных окон // Сборник тезисов докладов ХLIX Самарской областной студенческой научной конференции. Санкт-Петербург, 2023. С. 396–397. EDN: OBFMWM
- Серов П.А., Панов Д.А., Садова К.В. Обнаружение DDOS-атак на основе анализа сетевого трафика // Сборник V Всероссийской научно-практической конференции студентов и молодых ученых «Молодежная наука: вызовы и перспективы». Самара, 2022. С. 189–191. EDN: WFZATM
Arquivos suplementares
