Машина для охоты: Топ авто для охоты и рыбалки

Лучшие автомобили для охоты и рыбалки

У сильной половины человечества на генном уровне прописано быть добытчиком, поэтому нет ничего удивительно в том, что хобби многих мужчин является охота или рыбалка. Это увлечение способно насытить нашу кровь адреналином, получить нечто, чего не хватает в повседневной жизни. Но, современному рыболову-охотнику для занятия своим увлечением необходимо не только особое снаряжение, но и не менее особый транспорт.

Автомобиль, используемый для выездов к водоемам или в лесные дебри должен соответствовать ряду обязательных требований, только в этом случае его эксплуатация не испортит удовольствия от рыбалки-охоты. Первым, вполне очевидным требованием является гарантированная проходимость по пересеченным участкам местности, бродам. Это означает, что машина как минимум должна иметь полный привод, высокий клиренс, защиту порогов, днища.

Ко второму требованию относится надежность. Вдали от цивилизации трудно найти автосервис и любая неисправность транспортного средства может привести к возникновению больших проблем.

Третьим требованием является наличие в автомобиле большого запаса свободного пространства. Снаряжение для охоты или рыбалки необходимо куда-то складывать, плюс при выездах с ночевкой иногда целесообразнее с комфортом расположиться в салоне машины, чем разбивать палатку. С учетом вышеизложенного рассмотрим ТОП-10 транспортных средств, которые наилучшим образом приспособлены для выездов на охоту-рыбалку.  

Почетное десятое место присваивается УАЗ 2206

Для очень многих фанатов рыбной ловли и охоты УАЗ 2206, прозванный в народе «буханка» является единственным предпочтительным транспортным средством для выездов на природу. Есть немало примеров того, как довольно состоятельные люди, которые могут позволить себе купить дорогой внедорожник иностранного производства предпочитают использовать для своего хобби УАЗ 2206. В чем секрет этого автомобиля?

«Буханка» — это машина, которая проедет везде, для нее не существует разницы между асфальтом и таежной просекой. Полный привод, высокий клиренс, хорошая защита днища, цельнометаллический «непробиваемый» кузов гарантируют, что УАЗик не завязнет в глине где-то на окраине цивилизации. Конструкция автомобиля проста как молоток, высокотехнологичные системы отсутствуют в ней как класс. Поэтому полевой ремонт с минимальным набором инструментов осуществляется без проблем, как и поиск запчастей в ближайшем населенном пункте, пусть даже это будет поселок на десяток домов.

В салон можно загрузить буквально гору туристического снаряжения и еще останется место для приятной компании. При необходимости в кабине можно переночевать, а те, кто предпочитает путешествовать с комфортом, смогут без затруднений осуществить как тюнинг салона, так и кузова.

Девятое место в ТОПе отдается ВАЗ 2121 (ВАЗ 4х4)

Знаменитый ВАЗ 2121 (ВАЗ 4х4) эксплуатируется уже длительное время, и еще долго будет использоваться любителями, выехать в дебри половить рыбу или поохотиться на зверя. При первом взгляде на эту модель, особенно если сравнивать ее с иностранными внедорожниками совершенно не создается ощущение, что она может продемонстрировать исключительные ходовые качества по бездорожью. Но не стоит судить по внешности, ВАЗ 2121 способен удивить.

Отлично продуманная геометрия кузова, сбалансированные технические характеристики, наличие полного привода, большая высота дорожного просвета, даже при наличии под капотом двигателя сравнительно небольшой мощности позволяют этой машине двигаться вперед несмотря на наличие под колесами глубокого снега, грязи и других препятствий. Купить иномарку с аналогичными качествами по цене ВАЗ 2121 просто нереально, поэтому данная модель на сегодняшний день является лидером в соотношении цена — качество.

В салоне ВАЗ 4х4, если брать с собой в поездку комплект необходимого туристического снаряжения с наибольшим комфортом смогут разместиться два человека, так как задний диван придется складывать. На крышу дополнительно можно установить багажник, а кузов без лишних затруднений оборудуется внедорожным обвесом.

На восьмом месте заслуженно оказался UAZ Hunter

Возьмите надежный, проверенный временем командирский УАЗик, модернизируйте на нем подвеску так, чтобы при попадании колеса на кочку пассажиры, не пытались пробить головой потолок, улучшите комфортабельность салона до уровня седанов среднего класса, и вы получите UAZ Hunter.

Автомобиль с мужским характером – именно так кратко можно охарактеризовать «Хантер». Он сохранил абсолютно все достоинства своего «папы» УАЗ 469 –надежность и ремонтопригодность, исключительные характеристики проходимости по бездорожью, узнаваемый брутальный облик. А вот отыскать в нем недостатки, например, такой как продуваемые двери, в нем не получится.

На Hunter можно без всяких опасений отправиться за пару сотен километров от ближайшего очага цивилизации на рыбалку или охоту. В его багажный отсек, закрываемый распашной дверью поместится все, что может потребоваться путешественнику, включая недельный запас воды и продуктов. Хотите прокатиться на русском Гелендевагене – покупайте UAZ Hunter.

На седьмой строчке ТОП-10 находится Nissan Patrol

Если рыболов-охотник решит испытать судьбу в преодолении брода глубиной в 700 мм или переехать через упавшее дерево диаметром в 215 мм, подняться с боковым 48-градусным креном по склону, то делать это лучше на Nissan Patrol. Указанные препятствия и многие другие дорожные неприятности эта машина преодолевает играючи, и зачастую не снижая скорости.

Но, замечательными ходовыми характеристиками достоинства данного автомобиля отнюдь не ограничиваются. Он имеет внушительные размеры и как следствие предлагает расположиться в комфортабельном, просторном салоне оборудованным внушительным списком полезных опций, а в багажник поместиться большой объем снаряжения. В случае необходимости задний ряд кресел можно быстро сложить или вообще убрать, причем в салоне останется еще пять полноценных посадочных мест.

В состав технического оснащения Nissan Patrol входит 5,6 литровая силовая установка мощностью 405 л. сил, крутящий момент – 560 Нм. Этой мощности хватит на то чтобы вытащить транспортное средство из любой грязи, даже если она засела в ней по оси. Хотя обычно владельцам «Патруля» не приходится где-то буксовать, они просто едут вперед вне зависимости от того, что сейчас находится под колесами – ровная шоссейная дорога, или раскисшая после недельных дождей глина.

На шестое место ТОПа расположился УАЗ Патриот

После того как УАЗ Патриот впервые появился на улицах наших городов люди нередко обходили его спереди или сзади с целью рассмотреть логотип автопроизводителя, а после этого некоторое время в их сознании фирменный знак УАЗ пытался совместиться с «крутой» внешностью увиденной машины. Эта модель привлекает внимание не только своей брутальной внешностью, но и имеющимися положительными качествами, перенятыми от внедорожников УАЗ советской эпохи.

При выездах на охоту/рыбалку «Патриот» гарантировано не подведет своего владельца. Канавы, склоны, водные преграды внедорожник форсирует в некоторых случаях лучше, чем «навороченные» иномарки «заточенные» под внедорожные покатушки. Низ машины защищен от возможных повреждений, при желании кузов без лишних технических изворотов можно оборудовать внедорожным обвесом.

Поездки на «Патриоте» проходят в окружении отлично оформленного, вместительного салона, стандартный объем багажника – 600 литров, это пространство можно увеличить в два раза. В состав опций входит приборная панель AIDCO, рулевое управление ZF. Под капотом может устанавливаться не только бензиновый мотор, но и дизель, работающий в паре с трансмиссией Dymos.

Золотая середина рейтинга — Jeep Wrangler

Для охотника-одиночки нет лучше автомобиля, чем Jeep Wrangler. Эта компактная машины создана для преодоления всевозможных преград. Она одинаково хорошо движется по снегу, среди скал, по таежной просеке или через бурный водный поток. Существует крайне мало примеров, когда данный автомобиль нуждался в буксировке, он реально способен проехать везде, где только позволят его габариты.

Верхняя часть Jeep Wrangler защищена дугами безопасности, поэтому если внедорожник опрокинется, то с ним, по большому счету ничего не случится. На дуги устанавливается 3-секционная съемная крыша, когда в ней нет необходимости, крыша убирается и внедорожник преобразуется в открытый джип. Если очень захочется, то поохоться, можно будет, не выходя из машины.

Несмотря на сравнительно небольшие габаритные размеры в салоне Wrangler поместится все необходимое туристическое снаряжение, при условии, что в кабине, кроме водителя будет присутствовать максимум один пассажир.

Четвертое место ТОП-10 — Toyota Hilux Surf

Иногда удача не только поворачивается к рыболовам-охотникам лицом, но и берет их на руки. В этом случае у них возникает проблема в транспортировке подстреленного лося или наловленной в неимоверных количествах рыбы. Владельцы Toyota Hilux Surf  подобных затруднений не испытывают так как в их машину тот же лось поместится в не разделанном виде.

Разработка Hilux Surf осуществлялась на основе одноименного пикапа, разница между ними заключается в наличии крыши, накрывающей грузовую площадку. Эта модель зарекомендовала себя как «рабочая лошадка» способная неспешна, с чувством собственного достоинства проехать по оси в грязи вслед за многотонным трактором. Во время подобной поездки водитель будет сидеть в комфортабельном кожаном кресле, двумя пальцами вращать усиленное гидравликой рулевое колесо и наслаждаться качественным звуком музыки из высококлассной стереосистемы. Кроме водителя в салоне, смогут расположиться еще четыре пассажира с собственным туристическим снаряжением.    

Под капотом Hilux Surf установлен силовой агрегат «миллионник» на 249 л. сил, крутящий момент – 381 Нм. С учетом прочного кузова, отличного качества сборки, характеристик двигателя охотник/рыболов сможет без необходимости  ремонта, дорогостоящего обслуживания эксплуатировать данное авто весьма длительное время.

Тройку лидеров открывает — Mitsubishi Pajero

Для некоторых Mitsubishi Pajero – это статусная машина, но есть и те, кто, прежде всего по достоинству оценивают ее возможности передвижения по пересеченной местности. Большой, угловатый с «навороченным» салоном «Паджеро» преодолевает природные препятствия так, будто их нет вовсе. Подвеска отлично компенсирует крены, резкие перепады высот, усиленные пороги и днище не боятся получить повреждения.

Согласно официальным характеристикам внедорожник способен двигаться по склонам с углом подъема до 35 градусов и при боковых кренах до 45 градусов, преодолевать броды глубиной до 70 см. Всему этому машина обязана в первую очередь полноприводной трансмиссии SS4-II и ряду высокотехнологичных систем. В их число входит система MATS не позволяющая колесам буксовать, Engine Brake Assist Control – поможет тормозить двигателем, что будет полезно на спусках с крутых горок.

Это далеко не полный перечень имеющихся на борту систем, по большому счету от водителя требуется только обозначать машине направление и скоростной режим, все остальные действия она выполнит сама. Очень хороший вариант для неопытных в вождении транспортных средств по бездорожью охотников.

Вторым в тройке ТОПа является Land Rover Defender

Внедорожник Land Rover Defender позволяет поехать на рыбалку или охоту туда, куда хочется, а не туда где есть хоть какие-то дороги. Эта модель специально «заточена» для передвижения по пересеченным участкам местности. Для этого в ее техническом оснащении, геометрии кузова и даже в лакокрасочном покрытии предусмотрены все нюансы.

На сегодняшний день автомобили способные сравнится с Defender по проходимости можно пересчитать по пальцам. Данный внедорожник вполне мог занять первое место в ТОПе, если бы не один существенный недостаток – он располагает небольшим багажником. Из-за этого туристическое снаряжение приходится складывать на дополнительный багажник крыши или размещать в салоне, что сокращает количество посадочных мест.

Тем, кого не смущает стоимость машины, и указанный недостаток останутся от владения Defender в полном восторге. Автомобиль требует минимум обслуживания, имеет высокую живучесть узлов и агрегатов, способен подчеркнуть статус владельца. Под капотом устанавливается 122-сильный мотор с крутящим моментом 360 Нм, который достигается уже при 2000 об/минуту. Присутствующая на борту транспортного средства механическая трансмиссия МТ82 первоначально разрабатывалась для грузовиков. То есть при эксплуатации на сравнительно небольшом по габаритам внедорожника она прослужит «вечно» невзирая на испытываемые нагрузки.

Вершина ТОПа отдается Ram Power Wagon

Наверняка у каждого рыболова-охотника есть мечта стать владельцем идеального транспортного средства, которое с одной стороны заставит окружающих глубоко вздыхать от зависти, и в то же время будет обладать исключительными внедорожными качествами и высоким уровнем комфорта. Именно такой машиной-мечтой может стать Ram Power Wagon.

Его брутальная, оригинальная, мужественная, мощная внешность никого не оставит равнодушным, а характеристики езды по бездорожью являются непревзойденными. Например, этот автомобиль легко преодолевает брод глубиной в 75 сантиметров, что не является пределом. Клиренс в 36,8 сантиметров делает возможным двигаться на равных с тяжелой строительной техникой по глубокой колее. Под капотом «прячется» 6,4-литровый мотор на 383 л. сил с крутящим моментом 585 Нм. Такой мощности вполне хватит не только на то чтобы проехать по трудному участку дороги, но, и перетянут через него на буксире другой тяжелый внедорожник массой до 5,4 тонны.

В задней части машины располагается открытая грузовая площадка. На нее без проблем поместится, например, квадроцикл и еще останется много свободного места для размещения другого туристического снаряжения. Автомобиль способен принять на борт 676 кг груза и плюс к этому тянуть прицеп массой до 4900 кг.

23.01.2019

Самые удобные автомобили для охоты и рыбалки: топ-10

Статья о наиболее подходящих автомобилях для охоты и рыбалки, их особенности и характеристики. В конце статьи — интересное видео о полноприводных автомобилях.Статья о наиболее подходящих автомобилях для охоты и рыбалки, их особенности и характеристики. В конце статьи — интересное видео о полноприводных автомобилях.

Содержание статьи:

1. Требования к внедорожнику
2. Лучшие автомобили для активного отдыха
   
3. Видео о полноприводных автомобилях

Многие мужчины в качестве отрыва от городского ритма, рабочих стрессов и семейных хлопот выбирают отдых на природе. Но охота или рыбалка – хобби весьма требовательные. Помимо экипировки и снаряжения необходим еще и надежный, всепроходимый автомобиль, которого не устрашат ни длительные переезды, ни топи, ни отсутствие дорог.

Хотя предложений подобных автомобилей на современном авторынке немало, выбрать из многообразия моделей правильную достаточно сложно.

Требования к внедорожнику

Автомобильная история знает множество идеальных моделей для чисто мужского времяпрепровождения. Безусловно, в их качестве выступают мощные внедорожники. Сюда не относятся чисто городские паркетники, которые, несмотря на брутальную внешность, абсолютно не пригодны для проселочных троп и слишком агрессивной эксплуатации.

К главным недостаткам паркетников относятся:

• отсутствие рамы, вследствие чего машина будет плохо функционировать на предельно низких передачах;
• зависимая подвеска, делающая автомобиль плохоуправляемым в трудных условиях;
• отсутствие полного привода, ведь для поездки на природу он абсолютно незаменим.

Еще одной разновидностью внедорожников являются так называемые универсальные модели. У них отсутствуют типичные недочеты паркетников, но и до высшей лиги они не дотягивают. Например, они не имеют особой защиты, спасающей и так не самый мощный движок от вероятного гидроудара.

Но по сравнению с предыдущими кандидатами такие «универсалы» более надежны и комфортабельны.

Единственным несравненным преимуществом обоих вышеупомянутых внедорожников следует назвать приемлемую стоимость. Если не предполагается поездка в дремучую тайгу, то для ровных поверхностей подойдут и такие автомобили.

Профессиональным промысловикам, серьезно относящимся к своему делу, следует остановить выбор на настоящем внедорожнике. Помимо высокого клиренса, они оборудованы таким мотором, который просто потрясает воображение своими способностями в сложных ситуациях, когда нужно выбраться из трясины или пролезть через бурелом.

К числу самых важных требований к профессиональным внедорожникам следует причислить следующие:

Практичность

Длительная поездка потребует обширной экипировки, в которую входят палатка, посуда, снасти, оружие, теплая одежда, топоры, лопаты. А на обратном пути придется дополнительно размещать все добытые трофеи. Поэтому багажник должен быть максимально вместительным, чтобы водителю не пришлось отказываться от каких-то необходимых предметов в ущерб собственному комфорту.

Надежность

В разгар экспедиции автомобиль может занести и в болото, и в чащу. И если ему случится внезапно заглохнуть – это станет не самым увлекательным событием. Таким образом, мощность двигателя должна быть прямо пропорционально сложности маршрута. А заодно и быть в силах переместить автомобиль через водную преграду.

Стоимость

Существенный фактор, потому что владельцу дорогостоящего автомобиля будет очень жалко испачкать свою собственность от колес до крыши в грязи и тине. А уж когда коврики промокнут от болотных вод, а багажник пропахнет рыбой или дичью и будет украшен кровью, перьями и чешуей, это может стать первой и последней подобной вылазкой. Поэтому при общих равных условиях лучше отдать предпочтение более бюджетному варианту, который не жалко будет бросить в атаку на бездорожье. Может быть, стоит подумать о качественной, но подержанной модели.

Простота обслуживания

Поломок не избежал еще ни один автомобиль, но в полевых условиях они должны быть настолько несерьезны, чтобы владелец сумел самостоятельно устранить неполадку и вернуть свой транспорт в рабочее состояние.

Полный привод

Опытные автомобилисты не имеющие полного привода внедорожники презрительно именуют тюнингованными легковушками. Чтобы не вызывать тяжелую технику для вылезания из трясины или оврага, не надо брать с собой в поход только передне- или заднеприводную машину.

Габариты

Большая машина по определению более устойчива при езде по дороге и более управляема — на бездорожье.

Конструкция

Пластиковые бамперы и прочие элементы автомобиля будут повреждены уже в самом начале тура, поэтому следует выбирать модели с наиболее прочной конструкцией.

Лучшие автомобили для активного отдыха

1. UAZ Patriot

Он привлекает к себе внимание не только низкой стоимостью. Это на самом деле идеальная машина для настоящих мужчин: вместительная, проходимая, мощная. Чересчур жесткая подвеска, делающая езду не самой комфортной, в условиях дикой природы лишь добавит остроты путешествию.

Большим недостатком является кондиционер, на обслуживание которого уходит львиная доля топлива. Разумнее будет приобрести дизельный вариант, чтобы снизить уровень расходов.

При традиционном сравнении автомобиля с прямым конкурентом Chevrolet Niva он выигрывает по уровню мощности и большему внутреннему пространству.

UAZ Patriot – отличное сочетание городского автомобиля и внедорожника. В обоих случаях он проявит свои лучшие качества, а универсальный дизайн окажется гармоничным в любой окружающей среде.

2. Ваз-2121

Также вполне доступная по стоимости марка, чьи технические характеристики дают возможность водителю чувствовать уверенность на дороге и легко совершать сложные маневры. Автомобиль традиционно оснащается мощным двигателем, который в совокупности с полным приводом вытащит своего владельца из любых природных неприятностей.

Имеет лишь один существенный недостаток — отсутствие пространства. Для длительной поездке водителю придется очень вдумчиво подойти к количеству вещей и пассажиров, так как вся необходимая атрибутика однозначно в Ваз-2121 не поместится.

3. UAZ Hunter

Как показывает название, это специальное транспортное средство для охотников. Эту идея ярко выражает даже агрессивный дизайн, бросающийся в глаза на городских улицах, но идеально вписывающийся в лесной пейзаж.

Впечатляет и степень вместительности салона, который не только подойдет для всего снаряжения, но и вполне заменит палатку во время ночевки. Бензиновый двигатель достаточно мощен, подвеска жестковата, но надежна, колеса имеют особую проходимую резину.

Именно этот внедорожник с высоким клиренсом очень частый участник соревнований по бездорожью, где он показывает отличные результаты.

4. Chevrolet Niva

«Ниву» относят к универсальным внедорожникам за не самую примечательную проходимость, что не отменяет ее остальных качеств и пригодности для активного отдыха.

Модель умеет отлично экономить топливо, при весьма условной комфортабельности исправно выполняет свою работу по пересечению сложной местности, хотя простора для доработки машины еще много.

5. Great Wall Hover

Китайский автомобиль среднего ценового уровня, весьма неплохого качества, надежности и практичности. Обладает достойной системой безопасности, вместительным салоном и багажником, обеспечивает комфортабельную езду. На пересеченной местности показал себя настоящим внедорожником, хотя и смотрится больше городским жителей. Единственным недостатком можно назвать салон из дорогого кожзама, который жалко будет испортить в полевых условиях.

6. Land Rover Defender

Этот легендарный британец признан культовым внедорожником, чья надежность и проходимость удачно гармонирует с аристократичной и сдержанной внутренней отделкой.

Все варианты автомобиля – 5-дверный, 3-дверный и пикап – ошеломляют размерами внутреннего пространства и комфортом. При достаточно высокой стоимости марки она покажет себя очень экономной в процессе эксплуатации.

7.Chevrolet TrailBlazer

Среднеразмерный внедорожник, оснащаемый бензиновым и дизельным двигателями. Его рамная конструкция идеальна для поездок на охоту и рыбалку, а бампер для усиления проходимости имеет сильно подрезанный внизу кузов и мощный защитный слой из некрашеного пластика.

Комфортная подвеска, мощный мотор, высокий крутящий момент обеспечивают стабильное поведение на дороге и хорошую управляемость на бездорожье.

8. Toyota Land Cruiser 200

Несмотря на то, что он считается автомобилем представительского класса, он вполне пригоден и для «дикого» отдыха. Его надежность и долговечность снискали ему мировую популярность, именно поэтому его уже более полувека используют в работе лесничества и военные структуры.

Безусловно, заядлому рыбаку или охотнику не следует увлекаться люксовыми модификациями, которые не предназначены для столь радикальной эксплуатации. Благо даже базовая версия имеет привлекательную внешность, высококачественную отделку, современную электронику и огромный багажный отсек.

9. Toyota Hilux

Этот автомобиль очень любим промысловиками за его абсолютно бесшумный ход, неубиваемую подвеску и идеальное рулевое управление. На любом бездорожье владельцу будет максимально комфортно благодаря системе REAS, контролирующей амортизаторы.

10. Jeep Wrangler

Бесконечные американские просторы стимулируют рождение автомобилей – вездеходов. Очень дорогой Wrangler – одно из лучших предложений для любителей активного отдыха. Этот монстр обладает повышенной проходимостью при очень плавном ходе, улучшенным стабилизатором подвески и обширным набором электронных помощников, которые помогут преодолеть любые дебри.

Видео о полноприводных автомобилях:

Машина для охоты и рыбалки

Как выбрать автомобиль для охоты и рыбалки?

С учетом того, что рыбалка и охота чаще всего начинаются и заканчиваются в труднодоступных местах, автомобиль для этих хобби должен соответствовать определенными качествами. Главные из них — это практичность, простота в обслуживании, надежность и легкость ремонта, доступная цена. Полный каталог автомобилей представлен в разделе авто для охоты и рыбалки.

Этот «набор мечты» обычно можно встретить на машинах с ценником далеко за миллион. Бывают исключения, но их немного. Цена определяет оснащение, сильно сказывается на комфорте.

Для активного отдыха в условиях бездорожья рекомендуем рассматривать модели со сроком эксплуатации не более 5 лет. Такие машины стоят относительно недорого, запасные детали к ним легко достать в любом крупном городе, а еще в них есть запас прочности, если авто в хорошем состоянии.

Технические характеристики

Теперь обратим внимание на параметры автомобиля, которые определяют его соответствие машине для активного отдыха далеко за городом в окружении плохих дорог или полного их отсутствия. С учетом всех особенностей современного активного отдыха при выборе авто в первую очередь стоит обращать внимание на:

• Наличие полного привода;
• Вместительный багажник;
• Надежность конструкции, основных узлов и механизмов;
• Уровень комфорта.

Каждый из перечисленных критериев выбора важен по-своему. Без полного привода при постоянных поездках на природу вам точно не обойтись, ведь они подразумевают эксплуатацию авто в условиях бездорожья. Выбранная вами модель должна преодолевать крутые подъемы, уметь форсировать водные преграды небольшой глубины, переезжать невысокие препятствия на дороге, а также уверенно чувствовать себя на снегу, песке и в грязи. Таким параметрам соответствует лишь классический полноприводный внедорожник.

Вместительность багажного отделения определяет количество захваченных с собой трофеев. Багажник можно превратить в полноценное спальное место или два, в нем хранят нужный вдалеке от дома скарб.
Уровень надежности — краеугольный камень любого автомобиля. Все с него начинается, и им в итоге заканчивается. Прекрасно, когда о надежности не вспоминают в течение поездки, и плохо, когда начинаешь искать что, где сломалось. Суровые машины для мужских увлечений должны быть ремонтопригодны. Хорошо, когда исправить поломку можно в ближайшем случайном сервисе, а еще лучше — сразу на месте, используя подручные материалы и имеющиеся знания.

Уровень комфорта при выборе авто для охоты или рыбалки — это понятие относительное. Даже самый современный внедорожник по этому показателю не сможет конкурировать с моделями бизнес-класса, но определенные опции вам обязательно пригодятся. Надежно работающий подогрев салона, кондиционер, простой механизм трансформации задних сидений помогут скоротать в автомобиле несколько суток.

Топ-5 лучших моделей для охоты и рыбалки

Среди новых и подержанных автомобилей всем указанным требованиям соответствует не очень много моделей. Каждый из них по-своему хорош, поэтому определить безусловного лидера нельзя. Для каждого он свой.

Renault Duster — высокопроходимый доступный внедорожник с привлекательными техническими характеристиками. Приспособленность модели к тяжелым климатическим условиям и отечественным дорогам, доступность комплектующих и хороший набор опций за свою цену были оценены по достоинству: в 2015 году автомобиль получил награду в категории «Лучший компактный внедорожник». Рено Дастер — это полноприводный кроссовер с клиренсом в 210 мм и короткой колесной базой. Вместительность багажного отделения составляет 475 литров, а в качестве силовых агрегатов используется линейка бензиновых и дизельных моторов с мощностью в 109, 114 и 143 л.с.

---

KIA Sportage — универсальный кроссовер для городских улиц и грунтовых проселков. Производитель предлагает на выбор комплектации как с передним, так и с полным приводом. Клиренс модели — 182 мм, а объем багажного отделения — 491 литр. С учетом использования мощных двигателей (1,6 и 2,0 литра) модель радует своей экономичностью: расход топлива даже в полноприводной комплектации с 2-литровым мотором и шестиступенчатой автоматической трансмиссией не превышает 7 литров на 100 км пути. В серьезное бездорожье соваться на таком автомобиле глупо, а вот для разбитой колеи до ближайшей реки или деревни он подойдет.

---

KIA Mohave — оптимальное сочетание надежности и внедорожных возможностей. Дизельный внедорожник с полным приводом и расстоянием от земли до днища в 217 мм как хороший универсальный инструмент будет надежно выполнять свою работу. С ним вы сможете взять на охоту или рыбалку все необходимое, ведь объем багажника превышает 1000 литров. Для особой проходимости производитель оснастил авто тяговитым 3-литровым дизельным двигателем с максимальной мощностью 250 л.с. Уровень комфорта заслуживает самых положительных отзывов: современная навигационная система, камера заднего вида, ксеноновые фары с омывателями, аудиосистема с шестью динамиками — все это не будет лишним любителям активного отдыха.

---

Ford Explorer — классический полноприводный внедорожник с дорожным просветом в 211 мм и вместительным багажным отделением на 595 литров. Модель показывает отличную проходимость, ведь она комплектуется 3,5-литровым бензиновым двигателем с максимальной мощностью в 249 л.с. Модификация с турбонагнетателем и системой Ecoboost несет на борту 345 л.с. Американский кроссовер в полной мере соответствует требованиям современного бизнес-класса. Сиденья с вентиляцией и расширенная отделка качественными материалами идут в комплекте.

---

Chevrolet Tahoe — самый дорогой вариант в приведенном нами рейтинге. После знакомства с техническими характеристиками можно уверенно сказать: автомобиль оправдывает свою стоимость. Объем двигателя – 6,2 литра, максимальная мощность — 409 л.с. Полный привод, клиренс в 200 мм и багажное отделение на 433 литра — вот, что нужно для комфортного активного отдыха. При высоких динамических показателях модель отличается приемлемым расходом топлива: обычно не более 11 литров на 100 км пути.

---

Какой автомобиль лучший для охоты и рыбалки?

Ну какой мужчина не любит оторваться от городской суеты и на несколько дней слиться с природой, чтобы порыбачить или поохотиться? Но благородное дело требует благородного «коня», а точнее, верного и надежного автомобиля, на котором можно было бы преодолеть длинные расстояния и непроходимые дороги. Выбрать такую машину действительно непросто, так как предложений на сегодняшний день существует немало. Поэтому мы собираемся ознакомиться не только со списком лучших автомобилей для охоты и рыбалки, но и внимательно изучим основные требования, которые выдвигаются к данному типу автомобилей.

1. Основные требования к автомобилям для езды по бездорожью.

За всю историю существования автопрома было создано немало моделей автомобилей, которые могут прекрасно подойти для выезда на охоту или рыбалку. Конечно же, это внедорожники, которые отличаются высокой мощностью и проходимостью.

Но стоит отметить, что и среди внедорожников не все могут претендовать на звание «лучший автомобиль для охоты и рыбалки». К примеру, для этой цели можно считать непригодными так называемые паркетные внедорожники, поскольку они практически не приспособлены для движения по очень сложным участкам дорог. К примеру, если вам просто нужно выехать на природу или преодолеть непродолжительный участок сельской дороги – с этим он справится с легкостью. Однако в болоте или лесу вы наверняка на нем застрянете. Недостатками такого внедорожника являются:

1. Отсутствие рамы, благодаря которой автомобиль может хорошо работать на самых низких передачах.

2. Зависимая подвеска, что делает такое транспортное средство трудноуправляемым в сложных условиях.

3. Передний или задний привод, так как для автомобиля настоящего охотника нужен полный привод.

Еще один вид автомобилей, которые часто покупают охотники, – это универсальные внедорожники. У них нет вышеперечисленных недостатков паркетных внедорожников, однако и профессиональными их назвать можно только с большой натяжкой. В частности, у них редко есть специальная защита, способная уберечь двигатель от гидроудара, да и сам двигатель может обладать слишком скромной мощностью. Но все же при езде по бездорожью универсальные внедорожники являются более надежным и комфортным вариантом.

Однако, если вы считаете себя профессиональным охотником или рыбаком, то вам лучше остановить свой выбор на профессиональных внедорожниках. Вдобавок к преимуществам универсальных внедорожников, они отличаются также наличием высокого клиренса и рулевой трапеции. Да и мощность двигателя, которым оборудуют автомобили такого типа, иногда просто поражает воображение: такой мотор позволит вам выбраться даже из настоящей трясины. Бездорожье – это идеальное место для демонстрации всех возможностей профессионального внедорожника, на котором вы сможете без труда добраться до самых глухих лесных чащоб.

Но, с другой стороны, паркетные и универсальные внедорожники являются более доступными в ценовом диапазоне. Так что, если места вашей охоты и рыбалки не находятся слишком далеко от цивилизованных дорог, то вы вполне можете остановить свой выбор и на таком автомобиле.

Тем не менее, при выборе обязательно нужно следить, чтобы автомобиль полностью соответствовал всем необходимым требованиям для транспортных средств, предназначенных для езды по бездорожью. В противном случае даже обычный трактор будет надежнее, нежели простой автомобиль. Среди основных требований, которые предъявляются к автомобилям для езды по бездорожью, следует назвать:

1. Практичность. Отправляясь на охоту или рыбалку, вам необходимо будет взять с собой необходимые снасти и приспособления. Нередко это может быть и палатка, и дрова, и казанки. То же самое ждет вас и на обратном пути, однако в этом случае в багажнике автомобиля нужно будет разместить и свои трофеи. В связи с этим, выбирая автомобиль для охоты и рыбалки, обращайте внимание на то, насколько практичный и вместительный у него багажник и салон.

2. Надежность. Такой автомобиль не должен заглохнуть посреди болота. Мощности его двигателя должно хватать даже на преодоление совсем непроходимых участков, а также для езды по воде.

3. Дешевизна. Это также немаловажный факт, так как отдавать огромные деньги на машину, которую потом придется полностью выпачкать в грязи и которая в будущем провоняет запахом костров, рыбы и другой добычи, совсем не рационально. По этой причине лучше выбирать самый бюджетный вариант, но только если он отвечает всем остальным обязательным критериям.

4. Простое обслуживание. Поломки – это неотъемлемая часть эксплуатации даже самого надежного и профессионального автомобиля. Однако, даже в такой ситуации вы должны осознавать, что сможете устранить неисправность и поехать на автомобиле дальше.

Если вы приняли решение покупать автомобиль для рыбалки и охоты, то должны быть готовы к тому, что такая покупка может легко потянуть на $30 тыс., а то и больше. Однако, внедорожник вполне приглядно может выглядеть и на городских дорогах, поэтому если он будет вашим единственным автомобилем – в него действительно стоит вложить максимально возможную сумму денег. С учетом все вышесказанного, вполне можно остановиться на подержанном варианте профессионального внедорожника. В таком случае вы выиграете и в качествах такого автомобиля, и в его стоимости. К примеру, если машине не больше 10 лет – она может оставаться вполне пригодной для езды по непроходимым дорогам. Что же касается конкретной марки и модели автомобиля, то в этом вопросе уже каждый должен ориентироваться на собственные предпочтения. Мы же приведем вам список технических характеристик такого автомобиля.

2. Особенности выбора автомобиля для рыбалки и охоты: технические характеристики.

Помимо основных требований, которые выдвигаются к такого рода автомобилям, необходимо также обращать внимание на их технические характеристики:

1. Наличие полного привода. Думаем, каждый автолюбитель понимает, что без полного привода внедорожник можно считать хорошо тюнингованной легковушкой. Ведь выбраться из трясины или грязи будет просто невозможно, если автомобиль будет оснащен только передним или только задним приводом. Чтобы не пришлось вызывать на помощь тяжелую технику или же хоронить драгоценный для сердца автомобиль прямо в лесу, делайте правильный выбор еще во время покупки.

2. Вместительность. Считается, что чем больше по размерам такой автомобиль, тем лучше. И важно это не только по той причине, чтобы перевозить в нем максимум амуниции и трофеев. Крупная машина будет более устойчивой на дороге и более управляемой на бездорожье.

3. Надежность конструкции. Нужно понимать, что пластиковые бамперы и другие детали автомобиля могут быть повреждены сразу при съезде с ровной трассы. По этой причине стоит отдавать предпочтение только тем автомобилям, которые отличаются простотой и надежностью своей конструкции. Вы должны быть уверены в том, что ни электропроводка, ни какой-либо другой «механизм» в процессе вашей поездки не выйдет из строя (по крайней мере, по вине производителя, поскольку на охоте или рыбалке может произойти разное).

4. Наличие кондиционера. Этот критерий обусловлен не только необходимостью сделать поездку максимально комфортной. Хороший кондиционер позволит вам спастись от зимних морозов и летней жары, что также важно и для вашего здоровья, и для удачной выездки на природу.

5. Надежность амортизаторов. Амортизаторы для внедорожника нужно правильно подобрать. Они обязательно должны быть мягкими, в противном случае на бездорожье вы почувствуете своей пятой точкой все неровности. То есть, для внедорожника амортизаторы стоят на той же ступени важности, что и двигатель. Ниже мы представим вам небольшой список наиболее популярных внедорожников, которым обычно отдают предпочтение любители порыбачить и поохотиться и которые соответствуют всем приведенным выше характеристикам.

3. Модели и марки авто для охоты и рыбалки: выбираем внедорожник для себя.

Начнем с автомобилей, которые производятся у наших соседей россиян, и которые являются наиболее доступными по своей стоимости.

1. UAZ Patriot. Обратить внимание на этот автомобиль стоит не только по причине его низкой стоимости. Он действительно обладает всеми характеристиками автомобиля для охотника и рыбака: он очень вместительный и отличается хорошей проходимостью. Правда, у него очень жесткая подвеска, что делает езду на такой машине совсем не комфортной. Единственным фактором комфорта является кондиционер, на который, однако, уходит весомая часть запаса топлива. По этой причине, если вы собираетесь покупать данную модель автомобиля для себя, лучше выбирайте вариант с дизельным двигателем, что позволит существенно снизить расходы на топливо.

Стоит отметить, что даже при сравнении данного внедорожника с Chevrolet Niva, его преимущества будут заключаться в более высокой мощности двигателя и наличии большого количества пространства внутри салона.

UAZ Patriot может стать неплохим решением для тех, кто хочет объединить в одно транспортное средство и внедорожник для охоты и рыбалки, и автомобиль для передвижения по городу. Благо, дизайн этой модели нельзя назвать вычурным – он скорее универсален. В последнее время конструкторы уделяют этому вопросу больше внимания.

2. Ваз-2121. Опять же, является очень доступным автомобилем для покупки. Его технические характеристики позволяют водителю очень уверенно и удачно маневрировать по сложному бездорожью. На данную модель обычно устанавливаются очень мощные двигатели, которые в «дуэте» с полным приводом позволяют выбираться даже из самой безнадежной трясины. Тем не менее, автомобиль очень маленький по размерам. Сложить всю необходимую атрибутику рыбака туда очень сложно, тем более, если в дорогу собирается сразу несколько человек.

3. UAZ Hunter. Из одного только названия понятно, что при разработке данного автомобиля конструкторы старались сделать его идеальным транспортным средством для тех, кто увлекается охотой. Об этом говорит даже его дизайн, который на городских улицах будет смотреться достаточно агрессивно. А вот на пересеченной и лесной местности это идеальный вариант для надежной маскировки. К тому же, привлечет настоящего охотника и вместительный салон такого автомобиля, благодаря которому, уезжая на охоту, можно даже не брать палатку.

Двигатель на этот автомобиль устанавливается обычный бензиновый, однако он отличается достаточно высокой мощностью. Высокий клиренс, надежная подвеска (пускай и немного жесткая), высокие колеса со специальной резиной делают автомобиль максимально проходимым. Этот джип россияне нередко отправляют на соревнования, в которых он занимает не последнее место. Правда, этот факт немного сказывается и на стоимости такого автомобиля.

4. Chevrolet Niva. Эту модель скорее можно отнести к универсальным джипам-внедорожникам. По сравнению с остальными моделями российского автопрома, Chevrolet Niva не отличается высокой проходимостью, однако является более комфортным и надежным автомобилем для рыбалки и охоты. Кроме того, эта модель позволит вам существенно сэкономить расход топлива. Но все же, при использовании Chevrolet Niva на пересеченных участках, его желательно доработать: как минимум установить «хобот».

Если подытожить, то автомобили российского производства скорее можно отнести к категории «на любителя». Они достаточно прагматичны и не отличаются особой комфортабельностью. Тем не менее, их проходимость и выносливость – это именно то, на что делают ставки их владельцы.

Далее представляем короткий обзор более дорогих внедорожников зарубежного производства:

1. Great Wall Hover (h4 или H5). Выпускается в Китае, поэтому в ценовом диапазоне идет за автомобилями российского автопрома. Достаточно вместительный и надежный автомобиль, который китайцы сделали весьма практичным. В нем обязательно имеется кондиционер и система безопасности. Отделка салона выполняется из дорогого заменителя кожи. При езде по ровной трассе это максимально комфортный автомобиль, хотя и на пересеченной местности он показывает отличную проходимость.

2. Land Rover Defender. Британский автомобиль, который сегодня принято считать легендарным внедорожником. Очень надежный автомобиль, который отличается отличной проходимостью и сдержанным выполнением внутренней отделки салона. Внутри очень большого и вместительного салона есть все, в чем нуждается охотник. При этом, вашему выбору представлено сразу три варианта данной модели: пикап, пятидверный и трехдверный автомобили. Стоит также упомянуть об экономичности данного варианта, правда, в связи с высокой стоимостью лучше такой автомобиль перекупить.

3. Chevrolet Trail Blazer. Американский вариант внедорожника с рамной конструкцией и возможностью выбирать модели с бензиновыми или дизельными двигателями. Отлично подойдет не только для выезда на охоту или рыбалку, но и для очень длительного путешествия. Он очень вместительный, имеет хорошую проходимость. На рынке встречаются автомобили на семь мест.

4. Toyota Land Cruiser 200. Самый представительский и дорогой автомобиль, который можно использовать для рыбалки и охоты. Очень высокая проходимость сочетается с привлекательным внешним видом кузова и достаточно дорогой внутренней отделкой, наличием современной электроники. Но, покупая такой автомобиль, лучше не обращаться к люксовым версиям, поскольку для охотника они не практичны.

5. Toyota Hilux. Этот автомобиль по праву считается наиболее популярным и любимым среди охотников и рыбаков: у него практически бесшумный двигатель, очень надежная подвеска, непревзойдённо отлаженное рулевое управление. В этом автомобиле для контроля амортизаторов установлена специальная электронная система REAS. Даже на бездорожье водитель чувствует себя в таком автомобиле максимально комфортно.

6. Jeep Wrangler. Еще одно американское предложение для активного отдыха. С одной стороны, он очень дорогой, но с другой – предоставляет все необходимое рыбаку и охотнику: высочайшая проходимость, наличие всех необходимых технических характеристик, возможность набирать высокую скорость на бездорожье.

7. Nissan Patrol. Японский внедорожник, который придется по карману далеко не всем охотникам и рыбакам. Однако найти вариант лучше для очень длительных поездок по бездорожью практически невозможно. У него мощная рама и подвеска, присутствует система отключения заднего стабилизатора. В оригинальной версии на нем установлен очень надежный аккумулятор и салонная печка. Салон имеет действительно внушительные размеры и очень крепкую конструкцию.

Список, конечно, очень большой, однако для многих он сразу же ограничится доступным ценовым диапазоном, и, вероятнее всего, в него попадут только автомобили российского автопрома. Если же финансовая ситуация позволяет – лучше обратиться к автомобилям американского и британского производства, которые подарят вам больше комфорта.

Подписывайтесь на наши ленты в таких социальных сетях как, Facebook, Вконтакте, Instagram, Pinterest, Yandex Zen, Twitter и Telegram: все самые интересные автомобильные события собранные в одном месте.

Составлен ТОП-5 доступных внедорожников для охоты и рыбалки

Для регулярных поездок на активный отдых, например, на рыбалку или охоту, не подойдет ни городская легковушка, ни даже по сути столь же городской паркетник. А вот хороший полноприводный внедорожник для подобных целей подойдет как нельзя лучше. «Автоновости дня» при участии автоэкспертов составили ТОП-5 недорогих полноприводных внедорожников для охотников и рыболовов.

LADA 4×4. Фото Lada

5 место – Lada 4×4

Проверенный временем вазовский внедорожник можно купить как новым, так и в подержанном виде. Новый будет чуть комфортнее, хотя, не комфорта ради берут такие машины. Внедорожник оснащен мотором на 1.7 литра мощностью чуть более 80 л.с. и системой полного привода. Благодаря несущему кузову Lada 4×4 неплохо едет по асфальту, но более чувствительна к коррозии.

UAZ Patriot. Фото UAZ

4 место – UAZ Patriot

Еще одна отечественная модель, которая за 20 лет успела стать не менее легендарной. Полноценный рамный внедорожник с двумя мостами и полным приводом, при этом сравнительно недорогой и просторный. Под капотом чаще всего встречается 2.7-литровый бензиновый мотор, которого вполне хватает на бездорожье. Правда, есть у «Патриота» и свои минусы, например, не лучшее качество покраски и проблемы с коррозионной устойчивостью.

Nissan Terrano. Фото Nissan

3 место – Nissan Terrano

Модель второго поколения является настоящим внедорожником без какого-либо намека на кроссоверность, как ее сегодняшний потомок. Полный привод и высокий клиренс позволяют проехать даже по очень сложному покрытию. С другой стороны, за такие возможности приходится расплачиваться на асфальте. Так, «Террано» не особо комфортен, да и динамика разгона совсем не впечатляет.

Mitsubishi Pajero. Фото Mitsubishi

2 место – Mitsubishi Pajero

Японский внедорожник второй генерации до сих пор остается одной из лучших моделей в своем классе, правда, из-за приличного возраста уже не так легко найти достойный экземпляр. Чаще всего владельцы сталкиваются с проблемой коррозии рамы. В остальном же «Паджеро» хорош, особенно благодаря трансмиссии «супер-селект», которая позволяет ездить на полном приводе как вне дорог, так и на асфальте.

MitsubishiPajero Sport. Фото Mitsubishi

1 место – Mitsubishi Pajero Sport

Данная модель изначально задумывалась как внедорожник для любителей активного отдыха. Ну удивительно, что уже начиная с рассматриваемого нами первого поколения, авто пришлось по душе охотникам и рыболовам благодаря вместительному кузову, рамной конструкции и полному приводу. Pajero Sport комплектовался 3.0-литровым бензиновым и 2.5-литровым дизельным моторами. Оба неплохи, но турбодизель более надежен и тяговит.

Следует отметить, что второй автомобиль, на котором будут осуществляться поездки на природу, вовсе не обязательно должен быть новым и тем более дорогим. Все же он будет использоваться не так часто, как основной. Поэтому вышеназванные модели идеально подходят под имеющиеся требования, предоставляя отличную проходимость при доступной цене.

Автомобили рыболов-охотник на базе ГАЗ, КАМАЗ

Любители охоты, рыбалки и активного туризма нуждаются в особом транспорте, обладающем повышенной проходимостью. Автомобили рыболов-охотник с двухрядной кабиной, представленные в каталоге нашего сайта, могут с легкостью преодолевать подлесок и участки бездорожья. Данное транспортное средство располагает утепленной надстройкой, способной поддерживать оптимальный температурный режим. Бортовые машины рыболов-охотник, оснащенные двухрядной кабиной, располагают полным приводом, что способствует повышению их проходимости.

Планируете купить автомобиль для рыбалки и охоты, подыскиваете подходящее транспортное средство? В таком случае, предлагаем вам ознакомиться с продукцией, представленной на сайте компании «СпецТехПром». У нас можно заказать автомобили рыболов-охотник с двухрядной кабиной, оптимально приспособленные для эксплуатации в сложных условиях. Представленный транспорт сочетает в себе доступную стоимость и превосходные технические характеристики.

Особенности конструкции

Какими характерными качествами обладают автомобили рыболов-охотник? Такое транспортное средство представляет собой «дом на колесах», подходящий для временного проживания в отрыве от цивилизации. Автомобили рыболов-охотник обладают следующими отличительными особенностями:

• Обшивка из плакированного металла, устойчивого к коррозии

• Надежная подвеска, адаптированная к дорожным неровностям

• Высокая пассажировместимость за счет комплектации двухрядной кабиной

• Специальная окраска (чаще всего «хаки»)

• Уменьшенный диаметр колесных арок

Для обеспечения бытовых потребностей автомобили рыболов-охотник могут быть оснащены газовой плитой или электроплитой, холодильником, шкафом для посуды, баком для пресной воды. В фургоне находится 4..6 комфортабельных спальных мест. Чтобы бортовые автомобили охотник-рыболов с двухрядной кабиной можно было эксплуатировать в холодное время года, они комплектуются автономным отопителем.

Если вы планируете купить авто для рыбалки и охоты, то автотранспорт, представленный в каталоге компании «СпецТехПром», станет оптимальным выбором. Мы предлагаем своим клиентам бортовые автомобили рыболов-охотник с двухрядной кабиной, смонтированные на шасси Камаз, Газ, Газон Next. Такие машины демонстрируют продолжительный рабочий ресурс даже при интенсивной эксплуатации в сложных условиях.

Надежный и недорогой автотранспорт

Бортовые автомобили рыболов-охотник, оснащенные двухрядной кабиной, высоко ценятся среди любителей активного отдыха и экстремального туризма. Такой автотранспорт позволяет своему владельцу проводить время в отрыве от цивилизации, не лишаясь при этом привычных удобств. Бортовые автомобили рыболов-охотник с двухрядной кабиной сочетают в себе следующие преимущества:

• Повышенная проходимость

• Жесткая конструкция кузова и рамы

• Мощный двигатель

• Подвеска умеренной жесткости

• Окраска, сливающаяся с ландшафтом и не привлекающая внимания

Чтобы купить машину для рыбалки, созвонитесь с нашим менеджером по указанному телефону. Вы также можете воспользоваться опцией «заказать звонок» или отправить письмо на электронный адрес, опубликованный в разделе «контакты». Заказывая у нас бортовые автомобили рыболов-охотник с двухрядной кабиной, вы приобретете транспортное средство по конкурентоспособной цене.

Самые популярные автомобили для охоты. Топ-5 — журнал За рулем

Как ни странно, в список самых популярных автомобилей для охоты попал один компактный кроссовер.

Лидер рейтинга — UAZ Patriot

Лидер рейтинга — UAZ Patriot

Автомобиль охотника должен обладать рядом качеств, без которых охота может просто не состояться. Во-первых, это проходимость. Во-вторых, надежность, а в-третьих, вместительность, чтобы места хватило и для снаряжения, и для добычи.

Рейтинг самых популярных для охоты автомобилей был составлен по результатам опроса охотников, который провели специалисты арендного агрегатора Rent-a-Ride. На первом месте оказался УАЗ, причем для охотников не имеет значения модель: это может быть как Hunter, так и более комфортный Patriot, в том числе пикап. Второе место занял Toyota Land Cruiser. И тут охотникам тоже нет разницы, «Сотый» ли кузов, или «Двухсотый», да хоть «Семидесятый» или еще какой, что даже, наверное, лучше. Замыкает тройку лидеров Mitsubishi Pajero любого поколения и в любой модификации.

А вот дальше начинается непонятное. На четвертом месте рейтинга расположился кроссовер Renault Duster, который гораздо меньше по размерам, чем другие автомобили топ-5, да и внедорожные качества этой машины не самые впечатляющие. Вероятно, современный охотник не всегда вынужден доезжать на автомобиле туда, куда Макар телят не гонял. Пятое же место досталось внедорожнику Nissan Patrol, который, как и Toyota Land Cruiser, отличается просторным салоном и вместительным багажником при отличных внедорожных качествах.

При составлении рейтинга специалисты Rent-a-Ride изучили более 60 000 запросов на аренду автомобилей по всей стране, выяснив, какие модели машин предпочитают в разных регионах. Так, в Подмосковье это УАЗы Hunter и Patriot. В Карелии — Nissan Patrol и Mitsubishi Pajero. В Астраханской области, где процветает охота на птиц, популярны самые обычные универсалы Ford Focus и Kia Ceed SW. Крымским охотникам больше по душе Renault Duster, Chevrolet Niva и Renault Sandero Stepway. На суровом Урале охотник — не охотник без УАЗа или Toyota Land Cruiser. В Алтайском крае люди с ружьями отдают предпочтение Mitsubishi Pajero Sport, а также полноприводному минивэну на его базе — Mitsubishi Delica и… свежим седанам Nissan Almera, которые выпускаются на платформе В0, как и, например, Renault Logan. На Байкале охотники ездят, в основном, на Toyota Land Cruiser 100, реже — на Land Cruiser 200. Порой используются кроссоверы Hyundai Creta, Kia Sportage и Hyundai ix35. В Иркутске популярны минивэны Hyundai Grand Starex. Охотники Магадана чаще используют либо Toyota Land Cruiser, либо Mitsubishi Pajero, а в Якутии признают только Toyota Land Cruiser. На Камчатке охотники ездят на праворульных изделиях японского автопрома, отдавая чаще предпочтение Mitsubishi Pajero, реже — Toyota Land Cruiser 70, 100 и 105, а порой и леворульным пикапам SsangYong Actyon Sports.

Топ-5 самых популярных автомобилей для охоты

Место	Марка, модель
1	УАЗ Hunter, Patriot
2	Toyota Land Cruiser
3	Mitsubishi Pajero
4	Renault Duster
5	Nissan Patrol

Популярные автомобили среди охотников по регионам

Регион	Марки, модели
Московская область	УАЗ Hunter, Patriot
Карелия	Nissan Patrol, Mitsubishi Pajero
Астраханская область	Ford Focus, Kia Ceed SW
Крым	Renault Duster, Chevrolet Niva, Renault Sandero Stepway
Урал	УАЗ, Toyota Land Cruiser
Алтайский край	Mitsubishi Pajero Sport, Mitsubishi Delica, Nissan Almera
Байкал	Toyota Land Cruiser, Hyundai Creta, Kia Sportage, Hyundai ix35
Иркутск	Hyundai Grand Starex
Магадан	Toyota Land Cruiser, Mitsubishi Pajero
Якутия	Toyota Land Cruiser
Камчатка	Mitsubishi Pajero, Toyota Land Cruiser, SsangYong Actyon Sports

Фото: УАЗ

Лучшая охотничья машина | Охота на оленей и оленей

Охота сильно изменилась с годами, и технологии играют большую роль в развитии охоты. От GPS-слежения до легких составных луков из углеродного волокна, технологии, при правильном использовании, могут сделать вас быстрее, точнее выстрелить и обнаружить дичь с безопасного расстояния.

Одной из таких новых технологий является электрический велосипед. Электрические велосипеды в той или иной форме существуют уже более ста лет, но только в последние пять лет наблюдается всплеск популярности среди охотников.

Из-за сложной физической нагрузки — пеших прогулок по тропам на многие мили, регулярной проверки камер на следах и постоянных попыток вести себя тихо и без запаха, электронный велосипед стал маловероятным инструментом в арсенале охотника.

Квадроциклы

шумят, их можно услышать и почувствовать издалека, что избавляет от неожиданности и по пути грызет землю. Кроме того, квадроциклы не могут добраться до закрытых дорог, что обычно означает, что прогулка на несколько миль начинается с 50-фунтовой сумки на спине.

Недавнее исследование, проведенное компанией eBike Generation, показало, что количество охотников, обращающихся к электронным велосипедам, чтобы получить преимущество, с 2015 года ежегодно удваивается.Хотя охотники не являются непосредственным целевым рынком для электронных велосипедов, электрические велосипеды для охоты имеют большой смысл.

Почему охотники выбирают электровелосипеды для охоты?

Использование электронного велосипеда для охоты дает множество преимуществ. Вот несколько:

• Электровелосипеды практически бесшумны, поэтому вы можете подойти ближе, не испугав игру.
• Они не оставляют следов на земле, поэтому вы входите и выходите незамеченными.
• Мощный мотор делает всю работу, поэтому вы можете сэкономить энергию для охоты, а не утомлять в пути.
• Электрические охотничьи велосипеды могут тянуть с собой прицепы, набитые снаряжением, поэтому убрать добычу очень легко.
• Охотники могут покрыть гораздо больше территории за короткий промежуток времени.
• Стареющие охотники, которые изо всех сил пытаются добраться до этого далекого места, могут продолжать путь еще долго после того, как им пришлось бы повесить лук / винтовку.
• Большинство электрических велосипедов могут ездить по трассам и местам, к которым могут добраться немоторизованные транспортные средства. Этот доступ тоже растет.

В августе 2019 года Министерство внутренних дел издало Распоряжение секретаря № 3376.В нем было указано, что в течение 30 дней с даты этого приказа подразделения Системы национальных парков, Национальной системы заповедников дикой природы, земли, находящиеся под управлением BLM, и земли, находящиеся под управлением BOR, предоставляют соответствующие общественные указания относительно использования электронных велосипедов на государственных землях. внутри и до распознают электрические велосипеды как немоторизованные транспортные средства . По крайней мере, до определенного класса мощности (приказ doi.gov № 3376).

Этот SO # 3376 был первым реальным изменением в доступе к федеральным землям на электронных велосипедах и принятии их как велосипедов, а не под тем же зонтом, что и квадроциклы и другие мощные двигатели.

Национальный лес не был частью этого секретарского приказа, поскольку им управляет Министерство сельского хозяйства, но ожидается, что с середины 2020 года аналогичный приказ будет выпущен в течение года, что позволит охотникам выбрать электронный велосипед и доступ в более отдаленные районы, иначе вы не сможете пройти пешком или просто слишком далеко. Так что, если до сих пор рост удваивался каждый год, в будущем он мог бы быть во много раз больше.

Что охотники думают об использовании электронного велосипеда для охоты?

Как и в случае со всеми новыми технологиями, изменяющими ландшафт вековой деятельности, не все охотники принимают эту концепцию.Многие охотники выступают против предоставления одному охотнику физического преимущества перед другим. Но часто ребята, у которых нет физических проблем, не хотят, чтобы другие получали доступ к их медовой яме , и если охотник не может добраться до нее пешком, они не заслуживают того, чтобы быть там.

Хотя охотники уже используют новейшие технологии, чтобы получить преимущество. Будь то составные луки из углеродного волокна, GPS-трекеры или даже использование дронов для разведки, электрические охотничьи велосипеды все еще остаются новой территорией и, как таковые, находятся под определенным вниманием.

Охотники, которые уже приняли эту концепцию и нажали на курок при покупке электронного велосипеда для охоты и разведки, очень откровенно говорят о том, как это изменило для них игру.

Джим Шокей — заядлый охотник за электронными велосипедами, он сказал следующее: « Это идеальная охотничья машина. Я могу отправиться дальше в глушь, чтобы поохотиться на крупную дичь. »И он также описал это как« квантовый скачок в охотничьей технологии. ”

Кори Якобсен (чемпион мира по вызову лося) сказал следующее: «Эти электровелосипеды невероятны! Они действительно добавляют веселья охоте на лося.Когда вы крутите педали, вы действительно чувствуете помощь, которую она вам оказывает. У нас есть территория с закрытой немоторизованной дорогой, и мы смогли преодолеть 3–4 мили за считанные минуты. На пути к выходу у нас был 5-мильный рюкзак, но нам нужно было нести мясо всего около 200 ярдов. Мы несли рога и одну четверть на спине, а остальное eBike тащил на трейлере. В этом вся прелесть eBike ».

Тенденции сохранятся

Все больше и больше охотников обращаются к электронным велосипедам, чтобы улучшить свою игру, и нет никаких признаков того, что эта тенденция замедлится.Поскольку многие агентства по управлению земельными ресурсами приветствуют электрические велосипеды с ограничением мощности (до 750 Вт), эта тенденция будет только расти.

Велосипедные шины оказывают меньшее воздействие на окружающую среду, чем лошадь, и намного безопаснее для земли, чем квадроциклы, поэтому легко понять, почему охотники приходят к этой идее. Сегодня в США насчитывается более 16 миллионов охотников, и лишь небольшая часть из них пользуется электронными велосипедами, поэтому я вижу, как гораздо больше охотников оседлают и используют преимущества этой технологии. Я собрал краткое изложение лучших электронных велосипедов, подходящих для охоты, которые помогут вам найти подходящий электровелосипед для следующей поездки в этом сезоне.Вы можете узнать, какие электрические охотничьи велосипеды вошли в топ-9 электрических охотничьих велосипедов на 2020 год, и улучшить свою охоту.

Что вы думаете о концепции использования электронного велосипеда для охоты?

Для получения дополнительной информации посетите https://ebikegeneration.com/?aff=275

Охота за новыми лекарствами с AI

Иллюстрация Гарри Кэмпбелла

Есть много причин, по которым многообещающие лекарства вымываются при разработке фармацевтических препаратов, и одна из них — цитохром P450.Набор ферментов, в основном вырабатываемых в печени, CYP450, как его обычно называют, участвует в расщеплении химических веществ и предотвращении их накопления до опасного уровня в кровотоке. Оказывается, многие экспериментальные препараты подавляют выработку CYP450 — неприятный побочный эффект, который может сделать такое лекарство токсичным для людей.

Фармацевтические компании долгое время полагались на традиционные инструменты, пытаясь предсказать, будет ли препарат-кандидат ингибировать CYP450 у пациентов, например, путем проведения химических анализов в пробирках, изучения взаимодействия CYP450 с более изученными лекарствами, которые имеют химическое сходство, и тесты на мышах.Но их прогнозы неверны примерно в трети случаев. В таких случаях токсичность, связанная с CYP450, может выявиться только во время испытаний на людях, что приведет к потере миллионов долларов и лет усилий. Эта дорогостоящая неточность может иногда казаться «проклятием нашего существования», — говорит Саураб Саха, старший вице-президент по исследованиям, разработкам и трансляционной медицине Bristol-Myers Squibb.

Неэффективность, подобная этой, усугубляет большую проблему: мировая фармацевтическая промышленность с оборотом в 1 триллион долларов находится в состоянии снижения производительности и разработки лекарств в течение как минимум двух десятилетий.Фармацевтические компании тратят все больше и больше — 10 крупнейших из них теперь платят почти 80 миллиардов долларов в год — чтобы выпускать все меньше и меньше успешных лекарств. Десять лет назад каждый доллар, вложенный в исследования и разработки, приносил доход в размере 10 центов; сегодня он приносит менее двух центов. Отчасти это связано с тем, что были найдены лекарства, которые легче всего найти и которые безопасно и эффективно лечат общие расстройства; что осталось, это охота на лекарства, которые решают проблемы со сложными и труднодостижимыми решениями и которые лечили бы расстройства, затрагивающие лишь незначительную часть населения, и, таким образом, могли бы принести гораздо меньший доход.

Поскольку найти новые успешные лекарства стало намного сложнее, средняя стоимость их вывода на рынок почти удвоилась в период с 2003 по 2013 год до 2,6 миллиарда долларов, согласно данным Центра изучения разработки лекарств Тафтса. Эти же проблемы увеличили срок от лаборатории до выхода на рынок до 12 лет, при этом 90 процентов лекарств вымываются на одном из этапов испытаний на людях.

Неудивительно, что отрасль с энтузиазмом относится к инструментам искусственного интеллекта для разработки лекарств.Эти инструменты не работают, если в них запрограммированы аналитические методы, разработанные экспертами; скорее пользователи скармливают им образцы проблем (молекулы) и решения (как молекула в конечном итоге ведет себя как лекарство), чтобы программа могла разработать свои собственные вычислительные подходы для получения тех же решений.

Большинство приложений для поиска лекарств на основе искусственного интеллекта принимают форму метода машинного обучения, включая подмножество подхода, называемого глубоким обучением. Большинство программ машинного обучения могут работать с небольшими наборами данных, которые организованы и помечены, тогда как программы глубокого обучения могут работать с необработанными, неструктурированными данными и требуют гораздо больших объемов.Таким образом, программа машинного обучения может научиться распознавать различные особенности клетки после того, как ей будут показаны десятки тысяч примеров фотографий клеток, на которых части уже помечены. Версия с глубоким обучением может определить эти части самостоятельно из немаркированных изображений ячеек, но для этого может потребоваться просмотреть миллион из них.

Многие ученые в этой области считают, что ИИ в конечном итоге улучшит разработку лекарств несколькими способами: путем выявления более перспективных кандидатов на лекарства; за счет повышения «показателя успешности» или процента кандидатов, прошедших клинические испытания и получивших одобрение регулирующих органов; и за счет ускорения всего процесса.Например, программа машинного обучения, недавно развернутая Bristol-Myers Squibb, была обучена находить закономерности в данных, которые коррелируют с ингибированием CYP450. Саха говорит, что программа повысила точность прогнозов CYP450 до 95 процентов — шестикратное снижение частоты отказов по сравнению с традиционными методами. Эти результаты помогают исследователям быстро отсеивать потенциально токсичные препараты и вместо этого сосредоточить внимание на кандидатах, у которых больше шансов пройти через несколько испытаний на людях до U.S. Одобрение Управления по контролю за продуктами и лекарствами. «Где ИИ может иметь огромное значение, так это наличие лекарств, которые дают сбой на ранней стадии, до того, как мы вложим в них все эти инвестиции», — говорит Випин Гопал, директор по данным и аналитике в Eli Lilly.

Ресурсы накапливаются в поле. Стартапы, основанные на искусственном интеллекте, привлекли более 1 миллиарда долларов финансирования в 2018 году, а по состоянию на сентябрь прошлого года они были на пути к привлечению 1,5 миллиарда долларов в 2019 году. Каждая из крупных фармацевтических компаний объявила о партнерстве как минимум с одна такая фирма.Однако лишь несколько препаратов, обнаруженных искусственным интеллектом, на самом деле находятся на стадии тестирования на людях, и ни один из них не начал третью фазу испытаний на людях, являющуюся золотым стандартом испытаний экспериментальных препаратов. Саха признает, что пройдет несколько лет, прежде чем он сможет с уверенностью сказать, вырастут ли показатели успешности компании в результате того, что искусственный интеллект предсказал ингибирование CYP450. Несмотря на всю шумиху в отрасли, нельзя с уверенностью сказать, что первые результаты приведут к появлению большего количества и лучших лекарств.

Анализ миллионов молекул

Новые программы искусственного интеллекта не совсем революционное обновление в фармацевтической промышленности, которая в течение некоторого времени создает сложные аналитические решения, помогающие в разработке лекарств.Появление мощных программ статистического и биофизического моделирования более десяти лет назад в рамках развития области биоинформатики — стремления использовать вычислительные инструменты для получения биологической информации из больших объемов данных — привело к созданию инструментов, которые могут предсказывать свойства молекулы. Но эти программы были ограничены неполным пониманием учеными того, как взаимодействуют молекулы: они не могут сказать обычному программному обеспечению, как находить понимание данных, когда они не знают, какие элементы данных наиболее важны и как они соотносятся друг с другом.Обладая способностью получать собственное представление о том, какие элементы данных имеют значение, новые программы искусственного интеллекта могут лучше прогнозировать более широкий диапазон переменных.

Инструменты искусственного интеллекта решают различные аспекты открытия лекарств несколькими способами. Некоторые компании, занимающиеся искусственным интеллектом, например, сосредотачиваются на проблеме разработки лекарства, которое может безопасно и эффективно воздействовать на известную цель — обычно на конкретный, хорошо изученный белок, связанный с заболеванием. Обычно цель состоит в том, чтобы создать молекулу, которая может химически связываться с целевым белком и модифицировать его так, чтобы она больше не способствовала развитию болезни или ее симптомов.Cyclica, канадская фирма, использует свое программное обеспечение для сопоставления биофизических структур и биохимических свойств миллионов молекул со структурами и свойствами примерно 150 000 белков, чтобы выявить молекулы, которые могут связываться с белками-мишенями, а также те, которых следует избегать.

Но молекулы, которые являются хорошими кандидатами в качестве лекарств, все равно должны преодолевать другие препятствия. К ним относятся попадание через кишечник в кровоток без немедленного расщепления печенью или метаболическими процессами; работа в определенном органе, таком как почка, без нарушения работы других органов; предотвращение связывания и вывода из строя любого из тысяч других белков человеческого тела, которые важны для здоровья; и разлагается и покидает тело до того, как уровень наркотиков станет потенциально опасным.Программное обеспечение Cyclica AI учитывает все эти требования. «Молекула, которая может взаимодействовать с белком-мишенью, обычно может взаимодействовать с более чем 300 белками», — говорит генеральный директор Cyclica Нахид Курджи. «Если вы разрабатываете молекулу, вам следует рассмотреть другие 299 взаимодействий, которые могут иметь катастрофические последствия для человека».

Среди биомедицинских исследователей растет понимание того, что сложные заболевания, такие как рак и болезнь Альцгеймера, связаны с сотнями белков, и поражение только одного из них вряд ли будет достаточно разрушительным.Cyclica пытается найти отдельные соединения, которые могут взаимодействовать с десятками целевых белков, но избегают взаимодействия с сотнями других белков, объясняет Курджи. Он добавляет, что в настоящее время разрабатывается множество анонимных глобальных генетических данных о вариациях белков, чтобы программное обеспечение могло указывать, на каких пациентах кандидаты в лекарства будут работать лучше всего. Курджи утверждает, что вместе эти функции в конечном итоге смогут сократить на пять лет типичный семилетний срок, необходимый для того, чтобы довести лекарство-кандидат от первоначальной идентификации до испытаний на людях.

Merck и Bayer относятся к числу крупных фармацевтических компаний, объявивших о партнерстве с Cyclica. Как и в случае с большинством партнерств ИИ и фармацевтики, компании не раскрывают подробностей о том, какие лекарства-кандидаты, созданные с помощью ИИ, могут появиться в результате сотрудничества. Но Cyclica поделилась некоторыми подробностями своих успехов в идентификации ключевого белка-мишени, связанного с уже одобренными fda лекарствами от системной склеродермии, аутоиммунного заболевания кожи и других органов, а также с одним, связанным с вирусом Эбола.Каждое лекарство уже одобрено FDA для лечения других заболеваний — ВИЧ и депрессии, соответственно, — что означает, что они оба могут быть быстро «перепрофилированы» для новых приложений, если исследования продолжат приносить плоды.

Иногда исследователи идентифицируют целевой белок, который может играть решающую роль в заболевании, но обнаруживают, что — как и около 90 процентов белков в организме человека — мало что известно о его структуре и свойствах. При небольшом объеме данных большинство программ машинного и глубокого обучения не смогут понять, как «накачать» белок, то есть найти соединения, которые будут связываться с ним и соответствовать другим критериям безопасности и эффективность.Несколько компаний, занимающихся искусственным интеллектом, сосредоточены на подобных проблемах с «небольшими данными», в том числе Exscientia, которая использует свое программное обеспечение для поиска молекул, которые могут работать с целевым белком. По словам генерального директора компании Эндрю Хопкинса, профессора медицинской информатики в Университете Данди в Шотландии, с его помощью можно получить полезные сведения, используя всего 10 единиц данных о белке.

Алгоритмы Exscientia сравнивают ограниченную доступную информацию о целевом белке с базой данных, содержащей около миллиарда взаимодействий белков.Этот шаг сужает список возможных соединений, которые могут работать, и указывает, какие дополнительные данные помогут в дальнейшем уточнить фокус. Такие данные могут быть получены, например, при просмотре образцов тканей, чтобы узнать больше о том, как белок ведет себя в организме. Полученные новые данные затем загружаются в программное обеспечение, которое снова сокращает список и предлагает еще один раунд необходимых данных. Этот процесс повторяется до тех пор, пока программное обеспечение не будет готово сгенерировать управляемый список соединений, которые являются подходящими лекарствами-кандидатами для мишени.

Хопкинс утверждает, что процесс Exscientia может сократить время, затрачиваемое на открытие, с 4,5 лет до всего лишь одного года, снижает затраты на открытие на 80 процентов и приводит к одной пятой количества синтезированных соединений, которое обычно требуется для получения единственного выигрыша. лекарство. Exscientia сотрудничает с гигантом биотехнологий Celgene, чтобы найти новые потенциальные лекарства для трех целей.

Тем временем партнерство Exscientia с GlaxoSmithKline привело к появлению, по словам компаний, многообещающей молекулы, нацеленной на новый путь лечения хронической обструктивной болезни легких.Но, как и в случае с любой компанией, занимающейся ИИ, занимающейся разработкой лекарств, Exscientia просто не была в игре достаточно долго, чтобы создать достаточно новых кандидатов, которые могли бы пройти до поздних стадий испытаний — процесс, который обычно занимает от пяти до восьми лет. Хопкинс утверждает, что один из кандидатов, идентифицированных Exscientia, может пройти испытания на людях уже в этом году. «В конце концов, нас будут судить по лекарствам, которые мы доставляем», — говорит он.

Потребность в новых мишенях

Поиск молекулы, которая поразит новую цель, — не единственная серьезная проблема в открытии лекарств.Также в первую очередь необходимо определить цели. Чтобы определить белки, которые могут играть роль в развитии заболеваний, биофармацевтическая компания Berg применяет искусственный интеллект для анализа информации, полученной из образцов тканей человека. По словам генерального директора Berg Нивена Р. Нарайна, этот подход направлен на решение двух проблем, с которыми связано большинство исследований в области лекарственных препаратов: усилия, как правило, основываются на теории или догадках исследователя, которые могут искажать результаты и чрезмерно ограничивать круг кандидатов. , и они часто обнаруживают цели, которые коррелируют с болезнью, но в конечном итоге не оказываются причинными, а это означает, что лекарство от них не поможет.

Подход Берга включает в себя включение каждой части данных, которые могут быть получены из образцов тканей пациента, жидкостей органов и анализа крови. Эти извлеченные данные включают геномику, протеомику, метаболомику, липидомику и многое другое — необычно широкий диапазон, который следует учитывать при поиске целей. Образцы берутся у людей с определенным заболеванием и без него и на разных стадиях прогрессирования заболевания. Живые клетки из образцов подвергаются в лаборатории воздействию различных соединений и условий, таких как низкий уровень кислорода или высокий уровень глюкозы.Этот метод позволяет получать данные о соответствующих изменениях, начиная от способности клетки производить энергию и заканчивая жесткостью ее мембраны.

Затем все данные проходят через набор программ глубокого обучения, которые ищут любые различия между здоровыми и болезненными состояниями, с прицелом на то, чтобы в конечном итоге сосредоточиться на белках, присутствие которых, похоже, влияет на болезнь. В некоторых случаях эти белки становятся кандидатами в качестве мишеней, и в этот момент программное обеспечение Berg может начать поиск соединений, которые станут лекарством для этих мишеней.Более того, поскольку программное обеспечение может распознать, когда цель, по-видимому, вызывает заболевание только у части пациентов, оно может искать отличительные характеристики этих пациентов, такие как определенные гены. Это открывает путь к подходу точной медицины, то есть Перед приемом препарата пациенты могут пройти обследование, чтобы определить, будет ли он эффективен для них.

Самым захватывающим лекарством, созданным Берга, и, пожалуй, самым захватывающим на сегодняшний день из всех усилий ИИ, связанных с открытием новых лекарств, является лекарство от рака под названием BPM31510.Недавно он завершил 2-ю фазу исследования пациентов с запущенным раком поджелудочной железы, который является чрезвычайно агрессивным и трудно поддающимся лечению. Испытания фазы 1 часто мало что говорят о потенциале лекарства, за исключением того, является ли он опасно токсичным в данной дозе, но испытание фазы 1 BPM31510 против других видов рака предоставило некоторую проверку способности программного обеспечения Берга предсказать примерно 20 процентов пациентов, которые ответят на это, а также те, у кого больше шансов испытать побочные реакции.

Кроме того, анализ образцов ткани в ходе испытания привел к тому, что программное обеспечение Берга неожиданно предсказало, что лекарство будет лучше всего работать против более агрессивных видов рака, поскольку оно атакует механизмы, которые играют большую роль в этих видах рака. Если препарат получит одобрение, Берг может провести постмаркетинговый анализ, возможно, одного из 100 пациентов, принимающих его, «чтобы мы могли продолжать улучшать его применение», — говорит Нараин.

Berg сотрудничает с фармацевтическим гигантом AstraZeneca для поиска мишеней для лечения болезни Паркинсона и других неврологических заболеваний, а также с Sanofi Pasteur для разработки улучшенных вакцин против гриппа.Он также работает с Министерством по делам ветеранов США и Кливлендской клиникой над целями рака простаты. Программа уже определила механизмы диагностических тестов, которые могут отличить рак простаты от доброкачественно увеличенной простаты, что в настоящее время часто трудно обойтись без хирургического вмешательства.

Иллюстрация Кэмпбелла Медицинская иллюстрация

Выйдя за рамки ажиотажа

Заинтересованность крупных фармацевтических компаний во внедрении таких видов ИИ в разработку лекарств можно судить по тому факту, что было зарегистрировано не менее 20 отдельных партнерств между крупными компаниями и технологическими компаниями, занимающимися разработкой ИИ.Pfizer, GlaxoSmithKline и Novartis входят в число фармацевтических компаний, которые, как сообщается, также накопили значительный опыт в области ИИ, и вполне вероятно, что другие делают то же самое.

Хотя руководители исследований в этих компаниях выразили энтузиазм по поводу некоторых из первых результатов, они быстро признают, что ИИ не дает уверенности в чистой прибыли, учитывая, как мало новых кандидатов, использующих ИИ, дошли до стадии тестирования на животных разработки лекарств, не говоря уже об испытаниях на людях.По словам Сары Кенкаре-Митра, старшего вице-президента по исследованиям в дочерней компании Genentech компании Roche, вопрос о том, сможет ли ИИ сделать открытие новых лекарств более эффективным, пока не решен, и даже если это произойдет, «мы пока не можем сказать, будет ли это постепенное улучшение или экспоненциальный скачок ». Если многие из препаратов, созданных в результате усилий ИИ, успешно пройдут тестирование на людях, на этот вопрос все равно не будет дан полный ответ, если только лекарства не будут полностью одобрены FDA.

Саха из Bristol-Myers Squibb предполагает, что скорость выхода на рынок препаратов с искусственным интеллектом, вероятно, будет оставаться на низком уровне в течение некоторого времени.Однако этот показатель может резко возрасти, если процессы тестирования и утверждения будут оптимизированы с учетом способности систем машинного и глубокого обучения более точно прогнозировать, какие лекарства с высокой вероятностью будут безопасными и эффективными, а также для каких пациентов они лучше всего подходят для. «Когда регулирующие органы увидят ту же ценность, которую мы видим в ИИ, могут открыться шлюзы», — говорит он. «В некоторых случаях нам может быть разрешено пропустить модели на животных и сразу перейти к испытаниям на людях, как только мы покажем, что эти препараты могут поражать свои цели без токсичности.«Но до этих изменений, вероятно, еще много лет, — признает он. Он добавляет, что неверно предполагать, что ИИ заменяет ученых и традиционные исследования — в то время как ИИ поддерживает и усиливает человеческие усилия, он по-прежнему зависит от людей, чтобы генерировать новые биологические идеи, определять направления и приоритеты исследований, направлять и проверять результаты и производить необходимые данные. .

Захватывающая шумиха вокруг открытия лекарств на основе искусственного интеллекта может на самом деле нанести ущерб, говорит Нараин из Берга, потому что чрезмерные обещания могут привести к разочарованию и негативной реакции.«Это только начало, и мы должны трезво относиться к тому факту, что это инструменты, которые могут помочь — они еще не решения», — говорит он. Курджи из Cyclica указывает пальцем на ИИ-компании, которые делают то, что он называет преувеличенными маркетинговыми заявлениями, например, сократили многие годы и миллиарды долларов, необходимые для разработки лекарства, до нескольких недель и нескольких сотен тысяч долларов. «Это просто неправда, — говорит он. «И говорить так безответственно и разрушительно».

Но если шумиха и ранит, Курджи настаивает, что он также знает, что даст большой толчок развитию индустрии искусственного интеллекта: больше высококачественной информации для поддержки различных программ.«Мы полагаемся на три вещи: данные, данные и другие данные», — говорит он. Это мнение разделяет Енох Хуанг, вице-президент Pfizer по медицине, который говорит, что наличие правильного алгоритма не является самым важным фактором.

Необходимость подпитывать программное обеспечение ИИ большими объемами соответствующих данных фактически начинает менять науку, поскольку исследователи проводят больше экспериментов, особенно с целью получения данных, относящихся к ИИ. Кенкаре-Митра из Genentech отмечает, что это уже произошло в исследованиях иммунотерапевтических препаратов.«Не всегда данных из клиники для машинного обучения», — говорит она. «Но мы можем [часто] генерировать эти данные in vitro и передавать их в систему».

Такой подход может привести к положительному циклу в открытии лекарств, в котором ИИ помогает прояснить области, в которых исследователям нужно искать мишени и лекарства. Более того, в результате исследования были получены более крупные и актуальные наборы данных, которые позволяют программному обеспечению указывать на еще более плодотворные направления исследований. «Мы верим не столько в ИИ, — говорит Кенкаре-Митра, — сколько в партнерство человека и ИИ.”

Таблица DeviceInfo в расширенной схеме поиска

• 27.05.2021
• 3 минуты на чтение

В этой статье

Важно

Теперь доступен улучшенный центр безопасности Microsoft 365. Этот новый интерфейс включает Защитник для конечной точки, Защитник для Office 365, Защитник Microsoft 365 и другие возможности в центр безопасности Microsoft 365.Узнай, что нового.

Применимо к:

• Защитник Microsoft 365
• Защитник Microsoft для конечной точки

Таблица DeviceInfo в расширенной схеме поиска содержит информацию об устройствах в организации, включая версию ОС, активных пользователей и имя компьютера. Используйте эту ссылку для создания запросов, возвращающих информацию из этой таблицы.

Информацию о других таблицах схемы расширенного поиска см. В справочнике по расширенному поиску.

...

Название столбца	Тип данных	Описание
Отметка времени	datetime	Дата и время записи события
DeviceId	строка	Уникальный идентификатор машины в службе
Имя устройства	строка	Полное доменное имя (FQDN) машины
Клиентская версия	строка	Версия агента или датчика конечной точки, запущенного на машине
PublicIP	строка	Общедоступный IP-адрес, используемый подключенным компьютером для подключения к службе Microsoft Defender for Endpoint.Это может быть IP-адрес самого компьютера, устройства NAT или прокси-сервера
OS Архитектура	строка	Архитектура операционной системы, работающей на машине
OSPlatform	строка	Платформа операционной системы, работающей на машине. Это указывает на конкретные операционные системы, включая варианты в рамках одного семейства, такие как Windows 10 и Windows 7
OSBuild	строка	Версия сборки операционной системы, работающей на машине
IsAzureADJoined	логический	Логический индикатор того, присоединен ли компьютер к Azure Active Directory
AadObjectId	строка	Уникальный идентификатор устройства в Azure AD
Зарегистрированные пользователи	строка	Список всех пользователей, которые вошли на машину во время события в формате массива JSON
RegistryDeviceTag	строка	Машинный тег добавлен через реестр
OS Версия	строка	Версия операционной системы, запущенной на машине
MachineGroup	строка	Машинная группа станка.Эта группа используется управлением доступом на основе ролей для определения доступа к машине
ReportId	длинный	Идентификатор события на основе счетчика повторений. Чтобы идентифицировать уникальные события, этот столбец должен использоваться вместе со столбцами DeviceName и Timestamp
Статус регистрации	строка	Указывает, подключено ли устройство в настоящее время к Microsoft Defender For Endpoint или не поддерживается ли устройство
Дополнительные поля	строка	Дополнительная информация о событии в формате массива JSON
Категория устройства	строка	Более широкая классификация, которая группирует определенные типы устройств по следующим категориям: конечная точка, сетевое устройство, Интернет вещей, неизвестно
Тип устройства	строка	Тип устройства в зависимости от назначения и функциональности, например сетевое устройство, рабочая станция, сервер, мобильное устройство, игровая консоль или принтер
DeviceSubType	строка	Дополнительный модификатор для определенных типов устройств, например, мобильное устройство может быть планшетом или смартфоном
Модель	строка	Название модели или номер продукта от продавца или производителя
Поставщик	строка	Название продавца или производителя продукта
OS Распределение	строка	Распространение платформы ОС, например Ubuntu или RedHat для платформ Linux
OSVersionInfo	строка	Дополнительная информация о версии ОС, такая как популярное название, кодовое название или номер версии
MergedDeviceIds	строка	Предыдущие идентификаторы устройств, которые были назначены тому же устройству
MergedToDeviceId	строка	Самый последний идентификатор устройства, назначенный устройству

Таблица DeviceInfo предоставляет информацию об устройстве на основе тактов, которые являются периодическими отчетами или сигналами от устройства.Каждые пятнадцать минут устройство отправляет частичное контрольное сообщение, которое содержит часто меняющиеся атрибуты, такие как LoggedOnUsers . Раз в день отправляется полное контрольное сообщение, содержащее атрибуты устройства.

Вы можете использовать следующий пример запроса, чтобы получить последнее состояние устройства:

  // Получить последнюю информацию о пользователе / ​​устройстве
Информация об устройстве
| где DeviceName == "example" и isnotempty (OSPlatform)
| суммировать arg_max (Timestamp, *) по DeviceId
  

Добро пожаловать в ThreatPursuit VM: виртуальную машину для анализа и поиска угроз

Опытные злоумышленники могут обмануть обнаружение и часто применяют новые методы в своем ремесле.Сосредоточение внимания на жизненном цикле и эволюции злоумышленников позволяет аналитикам разрабатывать новые механизмы обнаружения и процессы реагирования. Доступ к соответствующим инструментам и ресурсам имеет решающее значение для своевременного и точного обнаружения этих угроз. Поэтому мы активно компилируем наиболее важные программные пакеты в дистрибутив для Windows: ThreatPursuit VM.

ThreatPursuit Virtual Machine (VM) — это полностью настраиваемый дистрибутив на базе Windows с открытым исходным кодом, предназначенный для анализа и поиска угроз, предназначенный для аналитиков Intel и вредоносных программ, а также для охотников за угрозами, чтобы быстро приступить к работе.Роль аналитика по анализу угроз — это частный и специализированный член синей команды. Люди в этой роли обычно имеют сильный стимул к познанию среды угроз. Часто их черты характера, навыки и опыт варьируются в зависимости от подготовки и знаний в предметной области.

Их знания могут не быть техническими и могут включать в себя опыт и профессиональные навыки, полученные в результате работы в другой области (например, геопространственной, криминальной, разведывательной и т. Д.). Ключевой аспект этой роли может включать требование охоты, изучения и сортировки ранее неоткрытых или недавно появившихся угроз путем распознавания данных на предмет зла.Аналитики угроз применяют различные структурированные аналитические методы для разработки значимых и актуальных продуктов для своих клиентов.

С помощью этого дистрибутива мы стремимся предоставить пользователям:

• Проведение охотничьих мероприятий или миссий
• Создание состязательных сценариев с использованием знаний, основанных на фактах
• Разработка и применение ряда аналитических продуктов среди наборов данных
• Выполнение аналитического обзора судебных артефактов и элементов
• Имитировать продвинутую стратегию наступательной безопасности
• Обеспечение ситуационной осведомленности посредством обмена разведданными и отчетности
• Прикладные методы науки о данных и визуализация кластеров символьных данных
• Использование открытых источников разведки для получения уникальной информации о защите и нападении

Подобно FLARE-VM и Commando VM, ThreatPursuit VM использует пакеты Boxstarter, Chocolatey и MyGet для установки программного обеспечения, которое облегчает многие аспекты, связанные с ролями, выполняемыми аналитиками.Установленные инструменты обеспечивают легкий доступ к широкому спектру инструментов, включая, помимо прочего, аналитику угроз, статистику, визуализацию, поиск угроз, сортировку вредоносных программ, состязательную эмуляцию и моделирование угроз. Вот некоторые из инструментов, но их гораздо больше:

Чтобы увидеть полный список инструментов, посетите наш репозиторий GitHub.

Установка

Подобно FLARE-VM и Commando VM, рекомендуется установить ThreatPursuit VM на виртуальной машине. Ниже приводится обзор минимальных и рекомендуемых требований к установке.

Требования

• Windows 10 1903 или выше
• Жесткий диск 60 ГБ
• 4 ГБ ОЗУ
  

Рекомендуется

• Windows 10 1903
• Жесткий диск 80+ ГБ
• 6+ ГБ RAM
• 1 сетевой адаптер
• Графическая карта OpenGL 1024 МБ
• Включить поддержку виртуализации для ВМ
  • Требуется для Docker (MISP, OpenCTI)

Стандартная установка

Самый простой способ установить ThreatPursuit VM — выполнить следующие действия.Это установит все стандартные инструменты и поможет вам найти зло в кратчайшие сроки!

1. Создайте и настройте новую виртуальную машину Windows 10 с указанными выше требованиями.
   • Убедитесь, что виртуальная машина полностью обновлена. Возможно, вам потребуется проверить наличие обновлений, перезагрузить компьютер и снова проверить его, пока больше не останется.
2. Установите специальные гостевые инструменты виртуальной машины (например, VMware Tools), чтобы разрешить дополнительные функции, такие как копирование / вставка и изменение размера экрана.
3. Сделайте снимок своей машины! Это позволяет всегда иметь чистое состояние.
4. Загрузите и скопируйте install.ps1 на вновь настроенную виртуальную машину.
5. Откройте PowerShell от имени администратора.

Затем разблокируйте установочный файл, запустив: Unblock-File. \ Install.ps1 , как показано на рисунке 1.

Рисунок 1: Сценарий установки Unblock-File

Включите выполнение сценария, запустив: Set-ExecutionPolicy Unrestricted -f , как показано на рисунке 2.

Рисунок 2: сценарий Set-ExecutionPolicy Unrestricted -f

Наконец, выполните сценарий установщика следующим образом: .\ install.ps1

После выполнения install.ps1 вам будет предложено ввести пароль администратора, чтобы автоматизировать перезапуск хоста во время установки, поскольку произойдет несколько перезагрузок. При желании вы можете передать свой пароль в качестве аргумента командной строки через «. \ Install.ps1 -password » . Если у вас не установлен пароль, нажатие Enter при появлении запроса также будет работать.

Это последнее, что вам нужно будет сделать до того, как установка останется без присмотра.Сценарий настроит среду Boxstarter и приступит к загрузке и установке среды ThreatPursuit VM, как показано на рисунке 3.

Рисунок 3: Выполнение сценария установки

Процесс установки может занять более нескольких часов в зависимости от скорости вашего интернет-соединения и веб-серверов, на которых размещены различные файлы. На рисунке 4 показано окружение рабочего стола после установки с логотипом и ярлыком на рабочем столе. Когда установка будет завершена, вы узнаете, что на заднем плане будет размещен логотип виртуальной машины.

Рисунок 4: Настольный компьютер ThreatPursuit VM установлен

Выборочная установка

Стандартная установка вам не по зубам? Мы предлагаем индивидуальный метод установки, который позволяет вам выбрать, какие шоколадные пакеты будут установлены. Дополнительные сведения см. В разделе «Действия по пользовательской установке» в нашем репозитории GitHub.

Установка дополнительных пакетов

Поскольку ThreatPursuit VM использует диспетчер пакетов Windows Chocolatey, легко установить дополнительные пакеты, не включенные по умолчанию.Например, ввод команды cinst github от имени администратора устанавливает GitHub Desktop в вашей системе.

Чтобы обновить все установленные на данный момент пакеты до самых последних версий, выполните команду cap all от имени администратора.

Начало работы: пример использования

Как аналитики угроз, то, что мы выберем, будет зависеть от приоритетов и требований нашей текущей роли. Часто они различаются в зависимости от каждой угрозы или противника, например, от финансовых преступлений, шпионажа, групп или отдельных лиц, ориентированных на конкретную проблему.Эта роль в целом включает сбор и анализ данных об угрозах (например, вредоносных программ, индикаторов атаки / компрометации) с целью сортировки данных и разработки действенных аналитических данных. Например, кто-то может захотеть создать сигнатуры обнаружения на основе сетевых коммуникаций вредоносного ПО для классификации, совместного использования или распространения индикаторов компрометации (IOC) стандартными способами. Мы также можем использовать эти IOC для разработки и применения аналитических продуктов, которые создают кластеры аналогичных узлов, таких как тактики и методы MITER ATT & CK или группы APT.С другой стороны, наша цель может быть столь же простой, как сортировка поведения образца вредоносного ПО, поиск индикаторов или доказательство или опровержение гипотезы. Давайте посмотрим, с чего мы можем начать.

Открытая охота

Чтобы начать наш пример использования, предположим, что мы заинтересованы в рассмотрении последних данных о действиях злоумышленников за квартал. Мы регистрируемся на портале Mandiant Advantage (рисунок 5), используя нашу общедоступную подписку, чтобы получить моментальный снимок любой выделенной активности (рисунок 6).

Рисунок 5: Портал Mandiant Advantage

Рисунок 6: Активность участников в третьем квартале 2020 г.

На основании отчета Mandiant Advantage мы заметили ряд очень активных участников APT и FIN.Мы решили перейти к одному из этих актеров, наведя курсор мыши и выбрав тег актера FIN11.

Мы получаем сводный снимок высокого уровня об злоумышленнике, его целевых отраслевых вертикалях, связанных отчетах и ​​многом другом, как показано на рисунке 7. Мы также можем выбрать для просмотра самый последний отчет, связанный с FIN11.

Рисунок 7: Сводная информация об акторах FIN11

Выбрав кнопку «Просмотреть всю страницу», как показано в правом верхнем углу рисунка 6, мы можем использовать эту функцию для загрузки индикаторов, как показано в правом верхнем углу рисунка 8.

Рисунок 8: Полная страница FIN11

В отчете FIN11 мы проверяем связанные теги аналитики угроз, которые содержат готовые аналитические продукты. Однако мы заинтересованы в сборе необработанных IOC (рисунок 9), которые мы могли бы использовать для изменения или обогащения наших собственных наборов данных.

Рисунок 9: Загруженные индикаторы FIN11

Используя платформу обмена информацией о вредоносных программах (MISP) в качестве точки сбора, мы собираемся загрузить и отсортировать наши индикаторы с помощью нашего локального экземпляра MISP, запущенного на ThreatPursuit VM.

Обратите внимание, что вам необходимо убедиться, что ваш локальный экземпляр MISP работает правильно с выбранной вами конфигурацией. Мы выбираем кнопку «Добавить событие», начинаем заполнять все необходимые поля для подготовки нашего импорта, а затем нажимаем «Отправить», как показано на рисунке 10.

Рисунок 10: MISP-сортировка событий

В разделе тегов нашего недавно созданного события FIN11 мы применяем соответствующие теги, чтобы начать связывать аспекты контекстной информации, относящиеся к нашей цели, как показано на рисунке 11.

Рисунок 11: Настройка события MISP для FIN11

Затем мы выбираем «Добавить атрибут» в наше событие, что позволит нам импортировать наши хэши MD5 в галактику MISP, как показано на рисунке 12. Используя как категорию, так и тип, мы выбираем соответствующие значения, которые лучше всего представляют наш набор данных и подготовиться к отправке этих данных на наше мероприятие.

Рисунок 12: События импорта MISP в событие FIN11

MISP обеспечивает упрощенный способ детализации и маркировки индикаторов, а также обогащения и сводки аналитических данных об угрозах.Мы также можем выполнить этот процесс обогащения в рамках MISP с использованием различных источников открытого интеллекта и их модулей, таких как Mandiant Advantage, PassiveTotal, Shodan и VirusTotal. Мы также можем достичь того же результата, используя аналогичные инструменты, уже упакованные в ThreatPursuit VM.

Используя Maltego CE, установленный как часть виртуальной машины, мы можем автоматизировать аспекты целевого сбора и анализа наших семейств вредоносных программ FIN11 и соответствующей инфраструктуры. Ниже приведены лишь некоторые из подключаемых модулей Maltego, которые можно настроить после установки, чтобы помочь в процессе обогащения и сбора:

Нацелившись на предполагаемую полезную нагрузку, мы пытаемся выполнить поворот, используя его хеш-значение MD5 (113dd1e3caa47b5a6438069b15127707), чтобы обнаружить дополнительные артефакты, такие как инфраструктура, история записей домена, ранее упорядоченные отчеты, похожие образцы вредоносных программ, временные метки и расширенные заголовки.

Импортируя наш хэш в Maltego CE, мы можем приступить к выполнению ряда запросов для поиска и получения интересной информации, связанной с нашей вредоносной программой FIN11, как показано на рисунке 13.

Рисунок 13: Maltego CE запрашивает хэш MD5

Довольно быстро откатываем индикаторы; в данном случае — общие именованные сигнатуры обнаружения от ряда поставщиков средств защиты от вредоносных программ. Используя VirusTotalAPI Public, мы выполняем серию запросов на сбор и сортировку по множеству настроенных открытых источников, как показано на рисунке 14.

Рисунок 14: Автоматизация обогащения и анализа целевой инфраструктуры

Для быстрого ознакомления опубликована визуальная ссылка.

С нашей недавно идентифицированной информацией, полученной путем пассивного извлечения этих IOC от различных поставщиков данных, мы можем идентифицировать дополнительные хэши, URL-адреса доставки и местоположения веб-команд и элементов управления, как показано на рисунке 15.

Рисунок 15: Maltego визуализация капельницы FIN11

Поворот на предполагаемый домен доставки FIN11 почти-быстрый [.] com, мы обнаружили еще несколько образцов, которые были загружены на веб-сайт с песочницей вредоносных программ AppAnyRun. В браузере ThreatPursuit VM Google Chrome и в каталоге Tools есть ярлыки и закладки для ряда песочниц, которые помогают быстро получить к ним доступ и выполнить поиск. Мы можем использовать AppAnyRun для дальнейшего анализа гетерогенных сетей и поведения выполнения этих собранных образцов.

Мы обнаружили еще один аналогичный образец, который представляет собой документ XLS под названием «ОТЧЕТ О МОНИТОРИНГЕ.xls »с хешем MD5 5d7d2371668ad4a6484f76b0b6511961 (рисунок 16). Давайте попробуем отсортировать этот недавно обнаруженный образец и уточнить связь с FIN11.

Рисунок 16. Отчет об исполнении VirusTotal для 5d7d2371668ad4a6484f76b0b6511961

Извлечение интересных строк и индикаторов из этого образца позволяет нам сравнивать эти артефакты с нашим собственным динамическим анализом. Если мы не можем получить доступ к исходному образцу вредоносного ПО, но у нас есть другие индикаторы для поиска, мы также можем использовать различные уникальные характеристики и атрибуты (например,g., imphash, vthash, pdb string и т. д.), чтобы найти связанные образцы.

Даже не имея доступа к образцу, мы также можем использовать YARA для поиска похожих образцов вредоносного ПО. Один из таких источников — использование инструмента mquery и их наборов данных, предлагаемых через CERT.PL. Чтобы ускорить создание правила YARA, мы используем правило FIN11 YARA, представленное в отчете FIN11 Mandiant Advantage. Просто скопируйте и вставьте правило YARA на страницу mquery и выберите «Запрос», чтобы выполнить поиск (рисунок 17). Это может занять некоторое время, поэтому обязательно загляните сюда позже (вот результаты).

Рисунок 17: поиск правил mquery YARA для поиска вредоносного ПО FIN11

В рамках нашего поиска mquery мы находим совпадение общей подписи на Win32_Spoonbeard_1_beta для хэша MD5 3c43d080b5badfdde7aff732c066d1b2. Мы связываем этот хеш MD5 с другой песочницей, app.any.run, по следующему URL-адресу:

• https://app.any.run/tasks/19ac204b-9381-4127-a5ac-d6b68e0ee92c/

Как видно на рисунке 18, этот образец был впервые загружен 2 мая 2019 г., и связанная с ним цепочка заражения не была повреждена.

Рисунок 18: Отчет о выполнении AppAnyRun на 3c43d080b5badfdde7aff732c066d1b2

Теперь у нас есть уверенное обнаружение сигнатуры, но с разными именами обнаружений для семейства вредоносных программ. Это обычная проблема для аналитиков и исследователей угроз. Однако мы получили интересную информацию о самом вредоносном ПО, такую ​​как его поведение при выполнении, методы шифрования, удаленные файлы, временные шкалы, а также информацию о сервере управления и маячках. Этого более чем достаточно, чтобы просмотреть наши собственные наборы данных, чтобы выявить ранее наблюдаемые действия и подготовиться к завершению нашего отчета.

Когда мы уверены в своем анализе, мы можем приступить к моделированию и атрибуции характеристик вредоносного ПО. Мы можем использовать другие сообщества по обмену угрозами и источники разведки для дальнейшего обогащения информации, собранной по образцу. Обогащение позволяет аналитикам лучше экстраполировать контекст, такой как время, сходство вредоносных программ, связанные инфраструктуры и предварительную информацию о нацеливании. Мы кратко добавим наш контент в наш экземпляр MISP и применим теги, чтобы завершить наш обзор.

Мы можем добавить теги MITER ATT & CK (рис. 19), относящиеся ко всей цепочке заражения вредоносным ПО для нашего образца, поскольку они могут быть полезны с точки зрения моделирования.

Рисунок 19: Теги MITER ATT & CK для образца вредоносной программы

Последние мысли

Мы надеемся, что вам понравился этот простой сценарий использования рабочего процесса сортировки вредоносных программ с использованием ThreatPursuit VM. Во включенном наборе инструментов есть гораздо больше инструментов и возможностей, таких как машинное обучение (ML) и алгоритмы машинного обучения, которые также помогают охотникам за угрозами, быстро анализируя большие объемы данных.Ознакомьтесь с некоторыми сообщениями в блоге FireEye по ML здесь.

Полный список инструментов см. В репозитории ThreatPursuit VM на GitHub. Мы с нетерпением ждем публикации большего количества сообщений в блогах, контента и руководств по мере роста нашей пользовательской базы.

И, наконец, вот несколько статей по теме, которые могут быть интересны.

Анализ вредоносного ПО

Цифровая криминалистика

Анализ и оценка разведки

Охота на экзопланету с использованием машинного обучения

Наша Солнечная система сформировалась около 4600 миллионов лет назад.Мы знаем это из изучения метеоритов и радиоактивности. Все началось с облака газа и пыли. Взрыв сверхновой поблизости, вероятно, вызвал возмущение в спокойном облаке, которое затем начало сжиматься под действием силы тяжести, образуя плоский вращающийся диск, в центре которого сосредоточена большая часть вещества: протосолнце . Позже гравитация собрала остальную часть материала в комки и округлила некоторые из них, образуя планеты и карликовые планеты. В результате остались кометы, астероиды и метеороиды.

Но что такое экзопланеты?

Экзопланеты — это планеты за пределами нашей солнечной системы. Тысячи были обнаружены за последние два десятилетия, в основном с помощью космического телескопа Кеплера НАСА.

Эти экзопланеты бывают самых разных размеров и орбит. Некоторые из них представляют собой гигантские планеты, прилегающие к своим родительским звездам; другие ледяные, некоторые каменистые. НАСА и другие агентства ищут особый вид планеты: такую ​​же по размеру как Земля, вращающуюся вокруг звезды, похожей на Солнце, в зоне обитания.

Обитаемая зона — это область вокруг звезды, где не слишком жарко и не слишком холодно для существования жидкой воды на поверхности окружающих планет. Представьте, если бы Земля была там, где находится Плутон. Солнце было бы едва видно (размером с горошину), а океан Земли и большая часть ее атмосферы замерзли бы.

Экзопланеты: миры за пределами нашей солнечной системы
Экзопланеты — это планеты за пределами нашей солнечной системы. За последние два десятилетия были обнаружены тысячи, в основном…

Зачем вообще искать экзопланеты?

В нашей Галактике Млечный Путь около 100000000000 звезд.Сколько экзопланет — планет за пределами Солнечной системы — мы ожидаем существования? Почему некоторые звезды окружены планетами? Насколько разнообразны планетные системы? Это разнообразие говорит нам что-нибудь о процессе формирования планет? Это некоторые из многих вопросов, которые мотивируют изучение экзопланет. Некоторые экзопланеты могут иметь необходимые физические условия (количество и качество света от звезды, температура, состав атмосферы) для существования сложной органической химии и, возможно, для развития Жизни (которая может сильно отличаться от Жизни на Земле).

Однако обнаружение экзопланет — непростая задача. Возможно, мы веками представляли жизнь на других планетах в книгах и фильмах, но обнаружение настоящих экзопланет — явление недавнее. Сами по себе планеты излучают очень мало света, если вообще излучают. Мы можем видеть Юпитер или Венеру в ночном небе только потому, что они отражают солнечный свет. Если бы мы посмотрели на экзопланету (ближайшая из них находится на расстоянии более 4 световых лет), она была бы очень близко к ярко освещенной звезде, из-за чего планету невозможно было бы увидеть.

Ученые открыли очень эффективный способ изучения этих явлений; сами планеты не излучают свет, но звезды, вокруг которых они вращаются, излучают. Принимая во внимание этот факт, ученые НАСА разработали метод, который они назвали методом транзита, в котором технология, подобная цифровой камере, используется для обнаружения и измерения крошечных провалов в яркости звезды, когда планета пересекает ее перед звездой. Наблюдая за планетами, проходящими транзитом, астрономы могут вычислить отношение радиуса планеты к радиусу ее звезды — по сути, размер тени планеты — и с этим соотношением они могут вычислить размер планеты.Основным методом поиска планет космического телескопа Кеплер
был метод « Transit ».

Метод транзита: на диаграмме ниже звезда вращается вокруг планеты. На графике видно, что яркость звездного света падает, потому что он частично заслонен планетой, учитывая наше положение. Звездный свет возвращается к своему первоначальному значению, когда планеты пересекаются перед звездой.

Всего лишь несколько лет назад астрономы подтвердили присутствие менее тысячи экзопланет.Затем была миссия Кеплера, и количество экзопланет взорвалось. К сожалению, миссия Кеплера завершилась в 2018 году, но ее место заняла миссия TESS или Transiting Exoplanet Survey Satellite , которая регулярно находит новые экзопланеты в ночном небе. TESS отслеживает яркость звезд на предмет периодических падений, вызванных транзитами планет. Миссия TESS находит планеты от маленьких каменистых миров до планет-гигантов, демонстрируя разнообразие планет в галактике.

Я хотел посмотреть, смогу ли я взглянуть на доступные данные об экзопланетах и ​​сделать прогнозы о том, какие планеты могут быть гостеприимными для жизни. Данные, опубликованные НАСА, прекрасны тем, что содержат множество полезных функций. Цель состоит в том, чтобы создать модель, которая может предсказать существование экзопланеты, используя показания потока (интенсивности света) от 3198 различных звезд с течением времени.

Набор данных можно скачать здесь.

Начнем с импорта всех библиотек:

 импорт ОС
предупреждения об импорте
импортная математика
предупреждения.filterwarnings ('игнорировать')
импортировать numpy как np
импортировать панд как pd
импортировать matplotlib.pyplot как plt
plt.style.use ('пятьдесят восемь')
из pylab import rcParams
rcParams ['figure.figsize'] = 10, 6
из sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error
из imblearn.over_sampling import SMOTE
из sklearn.model_selection import train_test_split
из sklearn import linear_model
из sklearn.model_selection импорт cross_val_score
из склеарна.метрики импорт precision_score, repl_score, roc_curve, auc, f1_score, roc_auc_score, confusion_matrix, precision_score, classification_report
из sklearn.preprocessing import StandardScaler, normalize
из scipy import ndimage
импортировать seaborn как sns 

Загрузите поезд и тестовые данные.

 test_data = pd.read_csv ('/ Users / nageshsinghchauhan / Downloads / ML / kaggle / exoplanet / exoTest.csv'). Fillna (0)
train_data = pd.read_csv ('/ Пользователи / nageshsinghchauhan / Downloads / ML / kaggle / exoplanet / exoTrain.csv '). fillna (0) train_data.head () 

Набор данных

Теперь целевой столбец LABEL состоит из двух категорий: 1 (не представляет экзопланету) и 2 (представляет присутствие экзопланеты). Итак, преобразуйте их в двоичные значения для упрощения обработки данных.

 категория = {2: 1,1: 0}
train_data.LABEL = [категория [элемент] для элемента в train_data.LABEL]
test_data.LABEL = [категория [элемент] для элемента в test_data.LABEL] 

Прежде чем двигаться дальше, давайте также уменьшим объем памяти, используемый как тестовыми, так и обучающими кадрами данных.

 # Уменьшить память
def reduce_memory (df):
    "" "перебирать все столбцы фрейма данных и изменять тип данных
        для уменьшения использования памяти.
    "" "
    start_mem = df.memory_usage (). sum () / 1024 ** 2
    print ('Использование памяти кадра данных составляет {: .2f} МБ'. формат (start_mem))
    
    для столбца в df.columns:
        col_type = df [col] .dtype
        
        если col_type! = объект:
            c_min = df [столбец] .min ()
            c_max = df [столбец].Максимум()
            если str (col_type) [: 3] == 'int':
                если c_min> np.iinfo (np.int8) .min и c_max  np.iinfo (np.int16) .min и c_max  np.iinfo (np.int32) .min и c_max  np.iinfo (np.int64) .min и c_max  np.finfo (np.float16) .min и c_max  np.finfo (np.float32) .min и c_max 
 Этот шаг предназначен для оптимизации памяти и сократил использование памяти кадром данных  test_data  на 55,1%, вы также можете сделать это для кадра данных  train_data .
 Теперь визуализируйте целевой столбец в train_dataset и получите представление о распределении классов.
 plt. Рисунок (figsize = (6,4))
цвета = ["0", "1"]
sns.countplot ('МЕТКА', data = train_data, palette = colors)
plt.title ('Распределение классов \ n (0: не экзопланета || 1: экзопланета)', fontsize = 14) 

 Распределение классов целевой переменной.
 Оказывается, данные сильно несбалансированы. Итак, сначала давайте начнем с методов предварительной обработки данных.
 Построим первые 4 строки данных поезда и проследим за интенсивностью значений потока.
 из pylab import rcParams
rcParams ['figure.figsize'] = 13, 8
plt.title ('Распределение значений потока', fontsize = 10)
plt.xlabel ('Значения потока')
plt.ylabel ('Интенсивность потока')
plt.plot (train_data.iloc [0,])
plt.plot (train_data.iloc [1,])
plt.plot (train_data.iloc [2,])
plt.plot (train_data.iloc [3,])
plt.show () 
 Что ж, наши данные чистые, но не нормализованные. Построим гауссову гистограмму неэкзопланетных данных.
 метки_1 = [100,200,300]
для i в ярлыках_1:
    plt.hist (train_data.iloc [i ,:], bins = 200)
    plt.title («Гауссова гистограмма»)
    plt.xlabel («Значения потока»)
    plt.show () 

 Отсутствие экзопланет
 Теперь постройте гауссову гистограмму данных, когда присутствуют экзопланеты.
 метки_1 = [16,21,25]
для i в ярлыках_1:
    plt.hist (train_data.iloc [i ,:], bins = 200)
    plt.title («Гауссова гистограмма»)
    plt.xlabel («Значения потока»)
    plt.show () 

 Наличие экзопланет
 Итак, давайте сначала разделим наш набор данных и нормализуем его.
 x_train = train_data.drop (["LABEL"], axis = 1)
y_train = train_data ["LABEL"]
x_test = test_data.drop (["МЕТКА"], ось = 1)
y_test = test_data ["LABEL"] 
  Нормализация данных  - это метод, который часто применяется как часть подготовки данных   для машинного обучения.Цель нормализации - изменить значения числовых столбцов в наборе данных на общий масштаб, не искажая различия в диапазонах значений.
 x_train = normalized = нормализовать (x_train)
x_test = нормализовать (x_test) 
 Следующим шагом является применение фильтров Гаусса как для тестирования, так и для обучения.
 В теории вероятностей нормальное   (или  Гаусса  или  Гаусса  или  Лапласа – Гаусса )  распределение  является очень распространенным непрерывным распределением вероятностей.Нормальные распределения важны в статистике и часто используются в естественных и социальных науках для представления случайных величин с действительными значениями, распределения которых неизвестны.
 Нормальное распределение полезно из-за центральной предельной теоремы. В своей наиболее общей форме при некоторых условиях (включая конечную дисперсию) он утверждает, что средние значения выборок наблюдений случайных величин, независимо взятых из одного и того же распределения, сходятся по распределению к нормальному, то есть они становятся нормально распределенными, когда число наблюдений достаточно велик.Физические величины, которые, как ожидается, будут суммой многих независимых процессов, часто имеют распределения, близкие к нормальным.
 x_train = filter = ndimage.filters.gaussian_filter (x_train, sigma = 10)
x_test = ndimage.filters.gaussian_filter (x_test, sigma = 10) 
 мы используем масштабирование функций, чтобы все значения оставались в сопоставимом диапазоне.
 # Масштабирование характеристик
std_scaler = StandardScaler ()
x_train = scaled = std_scaler.fit_transform (x_train)
x_test = std_scaler.fit_transform (x_test) 
 Количество столбцов / функций, с которыми мы работали, огромно. В нашем наборе обучающих данных 5087 строк и 3198 столбцов. По сути, нам нужно уменьшить количество функций (уменьшение размерности), чтобы исключить возможность    Проклятие размерности .
 Для уменьшения количества измерений / функций мы будем использовать самый популярный алгоритм уменьшения размерности, то есть  PCA (анализ главных компонентов).
 Чтобы выполнить PCA, мы должны выбрать количество функций / измерений, которые мы хотим включить в наши данные.
 # Снижение размерности
из sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA ()
X_train = pca.fit_transform (X_train)
X_test = pca.transform (X_test)
total = sum (pca.explained_variance_)
к = 0
current_variance = 0
в то время как current_variance / total <0.90:
    текущая_вариация + = pca.explained_variance_ [k]
    к = к + 1 
 Приведенный выше код дает  k = 37.
 Теперь возьмем k = 37 и применим PCA к нашим независимым переменным.
 # Применить PCA с n_componenets
pca = PCA (n_components = 37)
x_train = pca.fit_transform (x_train)
x_test = pca.transform (x_test)
plt.figure ()
plt.plot (np.cumsum (pca.explained_variance_ratio_))
plt.xlabel ('Количество компонентов')
plt.ylabel ('Variance (%)') # для каждого компонента
plt.title ('Объясненное отклонение от набора данных экзопланеты')
plt.show () 
 Приведенный выше график говорит нам, что, выбрав 37 компонентов, мы можем сохранить что-то около 98.8% или 99% от общей дисперсии данных. Это имеет смысл, мы не будем использовать 100% нашей дисперсии, потому что она обозначает все компоненты, а нам нужны только главные.
 Количество столбцов было уменьшено до 37 как в тестовых, так и в обучающих наборах данных.
 Теперь переходим к следующему шагу, поскольку мы знаем, что целевой класс распределен неравномерно и один класс доминирует над другим. Поэтому нам нужно пересчитать наши данные, чтобы целевой класс был равномерно распределен.
 Существует 4 способа решения таких проблем несбалансированности классов:
 Синтез новых экземпляров класса меньшинства
 Избыточная выборка класса меньшинства
 Недостаточная выборка мажоритарного класса
 Измените функцию стоимости, чтобы сделать неправильную классификацию экземпляров меньшинства более важной, чем неправильную классификацию экземпляров большинства.
 # Передискретизация
print ("До передискретизации, количество меток '1': {}". format (sum (y_train == 1)))
print ("До передискретизации, количество меток '0': {} \ n" .format (sum (y_train == 0))) sm = SMOTE (random_state = 27, ratio = 1.0)
x_train_res, y_train_res = sm.fit_sample (x_train, y_train.ravel ()) print ("После OverSampling, количество меток '1': {}". format (sum (y_train_res == 1)))
print ("После передискретизации количество меток '0': {}". format (sum (y_train_res == 0))) 
 Мы использовали метод повторной выборки  SMOTE  (Synthetic Minority Over-sampling TEchnique).Это метод избыточной выборки. Что он делает, так это создает синтетические (а не дублирующие) образцы класса меньшинства. Следовательно, приравнивание класса меньшинства к классу большинства. SMOTE делает это, выбирая похожие записи и изменяя эту запись по одному столбцу за раз на случайную величину в пределах разницы с соседними записями.
 Перед передискретизацией количество меток '1': 37
Перед передискретизацией количество меток '0': 5050

После передискретизации количество меток '1': 5050
После передискретизации количество меток '0': 5050 
 Теперь дело доходит до построения модели, которая может классифицировать экзопланеты на основе тестовых данных.
 Итак, я создам функцию  модель , которая будет:
 соответствует модели
 выполнить перекрестную проверку
 Проверьте точность нашей модели
 создать отчет о классификации
 создать матрицу путаницы
 Модель
 def (классификатор, dtrain_x, dtrain_y, dtest_x, dtest_y):
    # соответствовать модели
    classifier.fit (dtrain_x, dtrain_y)
    предсказания = classifier.predict (dtest_x)
    
    #Перекрестная проверка
    точность = cross_val_score (оценка = классификатор, X = x_train_res, y = y_train_res, cv = 5, n_jobs = -1)
    среднее = точность.иметь в виду()
    дисперсия = точность.std ()
    print ("Среднее значение точности:" + str (среднее значение))
    print ("Отклонение точности:" + str (отклонение))
    
    #Точность
    print ("\ naccuracy_score:", precision_score (dtest_y, прогнозы))
    
    # Отчет о классификации
    print ("\ nотчет по классификации: \ n", (отчет_классификации (dtest_y, прогнозы)))
    
    # Матрица путаницы
    plt.figure (figsize = (13,10))
    plt.subplot (221)
    sns.heatmap (confusion_matrix (dtest_y, предсказания), annot = True, cmap = "viridis", fmt = "d", linecolor = "k", linewidths = 3)
    plt.title ("МАТРИЦА НЕПРЕРЫВНОСТИ", fontsize = 20) 
 Всегда необходимо проверять стабильность вашей модели машинного обучения. Я имею в виду, что вы просто не можете подогнать модель под свои обучающие данные и надеяться, что она будет точно работать с реальными данными, которых она никогда раньше не видела.   Вам нужна какая-то гарантия того, что ваша модель правильно использует большинство закономерностей из данных, и что она не слишком сильно учитывает шум или, другими словами, ее низкое смещение и дисперсия.  
 Теперь подгоните алгоритм машины опорных векторов (SVM) к обучающей выборке и выполните прогноз.
 из sklearn.svm import SVC
SVM_model = SVC ()
модель (SVM_model, x_train_res, y_train_res, x_test, y_test) 
 Также попробуйте модель случайного леса и узнайте важность функции, но перед тем, как это сделать, включите приведенный ниже код в модель функции.
 # Показать важность функции
    df1 = pd.DataFrame.from_records (dtrain_x)
    tmp = pd.DataFrame ({'Характеристика': df1.columns, 'Важность функции': classifier.feature_importances_})
    tmp = tmp.sort_values ​​(by = 'Важность функции', ascending = False)
    plt.figure (figsize = (7,4))
    plt.title ('Важность характеристик', fontsize = 14)
    s = sns.barplot (x = 'Особенность', y = 'Важность функции', data = tmp)
    s.set_xticklabels (s.get_xticklabels (), вращение = 90)
    plt.show () 
 и вызовите алгоритм классификации случайного леса.
 из sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rf_classifier = RandomForestClassifier ()
модель (rf_classifier, x_train_res, y_train_res, x_test, y_test) 
 Как правило,  Важность функции  обеспечивает оценку, которая показывает, насколько полезной или ценной была каждая функция   при построении модели.Чем больше атрибут используется для принятия ключевых решений с деревьями решений, тем выше его относительная важность  .
 Мы видим, что мы получаем довольно хорошие результаты от алгоритмов SVM и случайного леса. Однако вы можете настроить параметры, а также использовать другие алгоритмы и проверить разницу в точности.
 Теперь попробуем решить ту же проблему с нейронными сетями (ИНС) с помощью библиотеки Python Keras.
 из импорта tenorflow set_random_seed
set_random_seed (101)
из склеарна.model_selection импорт cross_val_score
из keras.wrappers.scikit_learn импорт KerasClassifier
from keras.models import Sequential # инициализировать библиотеку нейронной сети
from keras.layers import Dense # создать нашу библиотеку слоев
def build_classifier ():
    classifier = Sequential () # инициализировать нейронную сеть
    classifier.add (Dense (units = 4, kernel_initializer = 'uniform', activate = 'relu', input_dim = x_train_res.shape [1]))
    classifier.add (Dense (units = 4, kernel_initializer = 'uniform', activate = 'relu'))
    классификатор.add (Dense (units = 1, kernel_initializer = 'uniform', activate = 'sigmoid'))
    classifier.compile (optimizer = 'adam', loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['precision'])
    return classifierclassifier = KerasClassifier (build_fn = build_classifier, эпохи = 40)
точность = cross_val_score (оценка = классификатор, X = x_train_res, y = y_train_res, cv = 5, n_jobs = -1)
среднее = точность.mean ()
дисперсия = точность.std ()
print ("Среднее значение точности:" + str (среднее значение))
print ("Отклонение точности:" + str (отклонение)) # Среднее значение точности: 0.9186138613861387
# Отклонение точности: 0,07308084375
1 
 Модель нейронной сети дала среднее значение точности 91,86%
 и дисперсия точности 7,30% после перекрестной проверки, что является довольно красивым результатом.
 Заключение: будущее 
 
 Удивительно, что мы можем собирать свет от далеких звезд, изучать этот свет, который путешествует на протяжении тысячелетий, и делать выводы о том, какие потенциальные миры могут быть у этих звезд.
 
 В течение следующих 10 лет телескопы диаметром от 30 до 40 м будут работать с Земли для обнаружения экзопланет с помощью изображений и изменений скорости звезд. Спутниковые телескопы, включая Cheops, JWST, Plato и Ariel, будут запущены для обнаружения планет методом транзита. JWST также будет выполнять прямую визуализацию. Большие космические телескопы диаметром от 8 до 18 м (LUVOIR, Habex) разрабатываются в НАСА для обнаружения признаков жизни на экзопланетах к 2050 году.
 В более отдаленном будущем огромные космические интерферометры будут делать подробные карты планет.И, возможно, к ближайшим экзопланетам будут запущены межзвездные зонды для получения снимков крупным планом. Инженеры уже работают над двигательными установками для достижения таких далеких целей.
 Итак, в этой статье мы предсказали присутствие экзопланеты, используя модели машинного обучения и нейронные сети.
 Что ж, это все для этой статьи, надеюсь, вам понравилось ее читать. Буду рад, если статья вам поможет. Не стесняйтесь делиться своими комментариями / мыслями / отзывами в разделе комментариев.
 
 Вы можете найти код в моем репозитории Github:
 Спасибо за чтение !!!
 
  Биография: Нагеш Сингх Чаухан  - энтузиаст науки о данных. Интересуюсь большими данными, Python, машинным обучением.
 Оригинал. Размещено с разрешения.
  Связанный: 
 SEAL Team 6: Тайная история тихих убийств и размытых линий 
 Большинство миссий не были смертельными. Несколько членов команды 6 заявили, что они вместе сгоняли женщин и детей и сбивали мужчин с дороги, толкая их или стреляя из дула, чтобы они обыскивали дома.Они часто брали пленных; По словам одного из офицеров, ряд задержанных сломали носы после того, как морские котики били их кулаками, пытаясь подавить их.
 Члены Команды 6 часто действуют под бдительным взором своих командиров - офицеры в зарубежных операционных центрах и на перешейке Дам могут в обычном порядке просматривать прямые трансляции рейдов, осуществляемых дронами высоко над ними, - но им также предоставляется широкая свобода действий. В то время как войска специальных операций действовали по тем же правилам ведения боя, что и другие военнослужащие в Афганистане, члены команды 6 обычно выполняли свои задачи ночью, принимая решения о жизни или смерти в темных комнатах с небольшим количеством свидетелей и вне поля зрения камеры.
 Операторы использовали бы оружие с глушителями, чтобы тихо убивать врагов, пока они спали, действие, которое они защищают, ничем не отличается от сброса бомбы на вражеские казармы. «Я пробрался в дома людей, пока они спали», - говорит г-н Биссоннетт в своей книге «Нет героя», написанной под псевдонимом Марк Оуэн. «Если я ловил их из ружья, я убивал их, как и всех парней в команде».
 И их решения всегда однозначны. Отметив, что они стреляют на поражение, бывший унтер-офицер добавил, что операторы стреляют «патронами безопасности» в тех, кто упал, чтобы убедиться, что они мертвы.(В 2011 году во время миссии на захваченной яхте у берегов Африки один член команды 6 зарезал пирата ножом и оставил 91 рану, по словам судебно-медицинского эксперта, после того, как этот человек и другие нападавшие убили четырех американских заложников. Операторы проходят обучение «Перерезать каждую крупную артерию», - сказал один из бывших «котиков».)
 Правила сводились к следующему, унтер-офицер сказал: «Если, по вашей оценке, вы почувствуете угрозу в мгновение ока, то вы собираетесь убить кого-нибудь ». Он описал, как один снайпер SEAL убил трех невооруженных людей, включая маленькую девочку, в отдельных эпизодах в Афганистане, и сказал своему начальству, что, по его мнению, они представляли угрозу.С юридической точки зрения этого было достаточно. «Но это не так» в «Бригаде 6», - сказал унтер-офицер. «Тебе действительно нужно угрожать». Он добавил, что снайпер был вытеснен из группы 6.
 Полдюжины бывших офицеров и рядовых военнослужащих, которые были опрошены, заявили, что им известно о гибели мирных жителей в результате действий команды 6. Г-н Слабинский, бывший старший рядовой член команды 6 SEAL. , сказал, что был свидетелем того, как члены команды 6 по ошибке убивали мирных жителей, «вероятно, четыре или пять раз» во время его развертывания.
 Охота на угрозы с помощью ML: еще одна причина для SMLE 
 Безопасность - неотъемлемая часть любой современной ИТ-основы, как в небольших магазинах, так и в масштабе предприятия.Раньше этого было достаточно для внедрения программного обеспечения на основе правил для защиты от злоумышленников, но эти злоумышленники не стоят на месте. Так же, как каждый аспект ИТ стал более изощренным, злоумышленники также продолжали вводить новшества. Создание все большего количества основанного на правилах программного обеспечения для обнаружения событий безопасности означает, что вы всегда на шаг отстаете в неустойчивой борьбе. Чтобы оставаться в курсе последних угроз безопасности и опережать их, мы должны изменить правила игры.
 В Splunk наши исследователи угроз используют и внедряют методы машинного обучения (ML) в наши средства обнаружения безопасности, чтобы опережать злоумышленников и лучше защищать наших клиентов.В то время как программное обеспечение для обнаружения на основе правил остается важной частью любой стратегии защиты, обнаружение на основе машинного обучения и поведения позволяет исследователям угроз Splunk предугадывать закономерности и защищаться от более широкого спектра все более изощренных атак.
 Этот блог - первый из мини-серии блогов, в которых мы стремимся исследовать и делиться различными аспектами мышления и знаний нашей группы безопасности. В этом посте мы познакомим вас с тем, как наша собственная группа по исследованию безопасности и угроз в Splunk разрабатывает новейшие средства обнаружения безопасности с помощью машинного обучения с использованием среды машинного обучения Splunk (SMLE).С момента нашего объявления на .conf20, SMLE и наши возможности Streaming ML вызвали огромное волнение. Это воодушевление разделила команда Splunk по исследованию угроз, поскольку мы увидели значительную возможность использовать как SMLE, так и Streaming ML, в то же время продвигая наши методы обнаружения нового поколения и на основе поведения. Давайте рассмотрим пример.
 Повышение безопасности обнаружения с помощью ML 
 Большая часть сегодняшних предложений по обеспечению безопасности корпоративного класса основана на том, что мы называем обнаружениями.Обнаружения - это отдельные компоненты, которые идентифицируют угрозы или аномалии безопасности, и в мире Splunk эти обнаружения традиционно состояли из кода SPL. SMLE позволяет легко расширять традиционные методы обнаружения безопасности на основе сигнатур для поиска поведенческих шаблонов, используя наши возможности Streaming ML в качестве операторов, прямо в соответствии с кодом SPL. Фактически, мы используем SMLE для создания обнаружений, которые используются в наших собственных продуктах безопасности.
 В этом примере мы находимся в процессе создания функции обнаружения сигнатуры в нашей записной книжке SMLE Studio для поиска дампа учетных данных через System Account Manager (SAM), описанного как метод T1003.002 компании MITER ATT & CK. Сброс учетных данных ОС - это метод, обычно используемый злоумышленниками для бокового перемещения путем получения учетных данных из скомпрометированной системы. SMLE Studio - это наша собственная среда записных книжек Jupyter, в которой вы можете обучать пользовательские модели машинного обучения, экспериментировать со встроенными возможностями потокового машинного обучения или создавать сложные конвейеры SPL прямо в экосистеме Splunk. Он содержит всю мощь записных книжек Jupyter, а также возможность создавать код Python и R рядом с кодом SPL. Это очень ценно для разработки средств обнаружения безопасности, потому что мы можем легко проводить эксперименты, чтобы улучшить нашу существующую библиотеку обнаружения с помощью быстрых циклов итераций.
  Обнаружение на основе подписи в SMLE Studio 
 Это обнаружение начинается с чтения набора данных и последующего преобразования его в объект для sysmon. Затем мы извлекаем имя процесса из этого набора данных и сопоставляем это имя процесса с любым ключевым словом, например cmd.exe или reg.exe. Затем мы извлекаем аргументы командной строки из журналов и пытаемся сопоставить, есть ли в нем ключевое слово «сохранить», и в конечном итоге сопоставить подозрительные ключи реестра, как показано в командах регулярного выражения. В частности, мы ищем набор ключей реестра, которые злоумышленник может попытаться использовать для получения учетных данных от SAM.
 Следующий шаг - проверить это на некоторых образцах данных, чтобы определить, работает ли обнаружение. В этом примере мы считываем набор данных (из Splunk Attack Data), в котором, как мы знаем, присутствует атака. В результате мы видим, что попытка создания дампа учетных данных была сделана для этого набора данных с помощью ключа реестра HKLM / SAM.
  Результаты обнаружения на основе подписи в SMLE Studio 
 Давайте посмотрим, сможем ли мы сделать это еще лучше, превратив это основанное на сигнатуре обнаружение в обнаружение поведения, используя встроенные в SMLE возможности Streaming ML.Новое обнаружение очень похоже на первое обнаружение, но мы настроили его для поиска любых новых аргументов командной строки, передаваемых в cmd.exe, с использованием алгоритма «первый раз» Streaming ML. Это уникально в отрасли, потому что мы упрощаем сложность сохранения состояния внутри алгоритма с помощью одной простой команды!
  Обнаружение на основе поведения в SMLE Studio 
 Сравнивая результаты, мы видим другие атаки в наборе данных, которые пропустило традиционное обнаружение сигнатур.Например, обнаружение поведения обнаружило выполнение pypykatz, другого инструмента, используемого для получения учетных данных от SAM.
  Результаты определения на основе поведения в SMLE Studio 
 Теперь, когда мы проверили наше обнаружение на основе ML, оно готово к использованию. Мы также можем вернуться и настроить результаты, чтобы исключить любой дополнительный шум. Внеся несколько простых изменений в существующее обнаружение на основе правил, SMLE Studio с Streaming ML позволили нам создать более полное обнаружение поведения, которое выходит за рамки любого набора заранее определенных правил.
 Сводка 
 Некоторым может показаться странным - или даже нелогичным, - что Splunk настолько прозрачен в нашем процессе разработки расширенных средств обнаружения безопасности. Фактически, мы верим в разработку этих средств защиты в открытой экосистеме, чтобы поделиться ими с нашими клиентами и сообществом. Когда обнаруживается новая уязвимость, угроза или вредоносное ПО, наша команда быстро мобилизуется, чтобы выпустить новое средство обнаружения, которое принесет пользу не только нашим клиентам, но и всему сообществу специалистов по безопасности.Вы можете найти все обнаружения, разработанные командой Splunk Threat Research (вместе с наборами данных об атаках, используемыми для тестирования этих обнаружений) в репозитории Splunk Security Content на GitHub.
 Разработка сценариев использования безопасности может быть реальной проблемой. Комбинируя мощь SPL с возможностями Streaming ML, SMLE открывает новый набор возможностей для создания надежных систем обнаружения безопасности и зарекомендовал себя как полезный инструмент в нашей собственной группе исследования угроз. 
 Следующие шаги 
 Хотите быть в курсе последних новостей от команды Splunk Security and Threat Research? Посмотрите репозиторий Splunk Security Content на GitHub.46 авторов продвинули 322 коммита только за последний месяц, это процветающее и активное сообщество.
 Следите за новостями из этой мини-серии блогов о наших исследованиях безопасности и угроз в Splunk! 
 Ресурсы 
 .
No related posts.