Удаление вредоносного содержимого
Удаление вредоносного содержимого (англ. Content Threat Removal, CTR), также известное как обезоруживание и реконструкция содержимого (англ. Content Disarm and Reconstruction, CDR)[1] — технология в области кибербезопасности, предназначенная для устранения угроз, возникающих при обработке цифрового содержимого в киберпространстве[2]. В отличие от других методов защиты, включая антивирусное ПО и песочницы, удаление вредоносного содержимого не зависит от способности обнаруживать угрозы. Подобно технологии обезвреживания и реконструкции содержимого, CTR направлено на устранение угрозы, не определяя заранее её наличие, и действует независимо от того, содержатся ли в данных угрозы.
Традиционные стратегии обнаружения работают по принципу выявления небезопасного содержимого с последующей блокировкой или удалением таких данных. Безопасные данные без ограничений доставляются до получателя. В противоположность этому, удаление вредоносного содержимого исходит из предположения враждебности любых данных и никогда не передаёт их напрямую адресату, независимо от их реального статуса. Вместо передачи исходных данных CTR извлекает бизнес-информацию из них и доставляет её в вновь созданных, гарантированно безопасных данных.
Аббревиатура e-CTR, используемая в контексте транспортной отрасли Республики Беларусь, относится к разрабатываемой национальной системе цифровых тахографов и карт водителя и не связана с технологией кибербезопасности[3].
Угроза
Современные атаки регулярно обходят защиту, основанную на обнаружении. Подобные угрозы называют атаками нулевого дня, поскольку до их обнаружения механизмы идентификации и устранения не обновлены, и вся инфраструктура уязвима. Такие атаки успешны, поскольку злоумышленники находят новые методы обхода средств обнаружения. Полиморфный код позволяет скрывать уже известные вредоносные данные, а методы распознавания песочниц позволяют избегать динамического анализа.
Злоумышленники используют большие языковые модели (LLM) для автоматической генерации полиморфного вредоносного кода, способного динамически изменять свою структуру[4]. Искусственный интеллект также применяется для скрытия вредоносных нагрузок с помощью методов стеганографии, что затрудняет их обнаружение традиционными средствами[5]
Метод
Технология удаления вредоносного содержимого функционирует путём перехвата данных на пути к их назначению. Из исходных данных извлекается необходимая бизнес-информация, после чего сами данные уничтожаются. Новый, гарантированно чистый и безопасный набор данных создаётся для переноса информации к получателю. Процесс CDR включает три основных этапа: разборку файла, нейтрализацию и фильтрацию опасных компонентов, а также реконструкцию безопасной версии[6].
Создание новых данных для передачи информации обеспечивает «отсечение» любых опасных компонентов оригинального содержимого, включая исполняемые файлы, макросы, скрипты и ошибочно сформированные данные, способные активировать уязвимости приложений.
Хотя CTR относится к способам трансформации содержимого, не все виды преобразования обеспечивают полную защиту от подобных угроз[7].
В отличие от антивирусов, основанных на сигнатурах, и песочниц, анализирующих поведение, технология CTR/CDR применяет проактивную модель «нулевого доверия», превентивно обезвреживая файлы за миллисекунды, что исключает ложные срабатывания и защищает от угроз нулевого дня[8].[9]
Применение
CTR может применяться как к пользовательским взаимодействиям, например, электронной почте и чатам, так и к системным взаимодействиям между машинами, включая веб-службы. Передача данных может перехватываться посредниками на прикладном уровне, которые преобразуют способ доставки информации с целью полного устранения угроз.
CTR работает только для ситуаций, когда возможно извлечение информации из данных, и не применим к исполняемому коду. Это означает, что технология не может быть напрямую использована при просмотре веб-страниц, поскольку большинство из них представляют собой программный код. Вместе с тем, её возможно применять к файлам, скачиваемым с сайтов или загружаемым на них.
Несмотря на невозможность безопасной трансформации большинства веб-страниц, веб-сёрфинг можно изолировать, а протоколы удалённого доступа к изолированной среде могут быть обработаны методом CTR.
CTR также позволяет решать проблему стегвара — вредоносных программ, использующих стеганографию. Она естественным образом удаляет обнаруживаемую стеганографию, а с помощью нормализации устраняет её симбиотические и перестановочные разновидности[10][11].
Принципы технологии применяются для защиты больших языковых моделей (LLM) от утечек конфиденциальных данных и атак типа «инъекция промпта» (prompt injection). Это реализуется посредством деконструкции и очистки текстовых запросов (prompt sanitization), когда система перехватывает входящий промпт, удаляет из него потенциально опасные инструкции или чувствительную информацию и передаёт модели безопасный запрос[12].[13]
Технология востребована в государственном секторе для обеспечения технологического суверенитета, так как позволяет проактивно защищать информационные системы без зависимости от баз сигнатур иностранных поставщиков[14].
Существуют и ограничения: технология не предназначена для нейтрализации дипфейков и дезинформации. Поскольку механизм её работы основан на анализе структуры файлов, а не их семантического содержания, сгенерированные медиафайлы без встроенного вредоносного кода распознаются системой как безопасные[15].
Рынок
В 2025—2026 годах наблюдается устойчивый рост спроса на решения CDR/CTR, обусловленный увеличением числа киберугроз и переходом к архитектуре «нулевого доверия»[16][17].
Среди ключевых игроков рынка выделяются как специализированные вендоры (OPSWAT, Votiro, Glasswall), так и крупные поставщики решений в области кибербезопасности (Check Point, Fortinet)[18][19].