Компания R-Vision опубликовала на GitHub исходный код модели для ранжирования индикаторов компрометации (IoC), которую можно использовать в системах управления данными о киберугрозах. Проект, предлагаемый вниманию ИБ-сообщества, распространяется по лицензии Apache License v2.0.
Информация об актуальных угрозах (Threat Intelligence) помогает организациям выстроить эффективную стратегию защиты от кибератак. К таким данным относятся IoC, описания техник и тактик злоумышленников, степень риска, связанного с конкретными угрозами.
Созданный в R-Vision прототип системы расчета репутации IoC использует алгоритм, предложенный (PDF) исследователями из Амстердамского университета. Их методика позволяет сократить число ложноположительных результатов при выделении и оценке IoC.
Скоринговая модель R-Vision определяет рейтинг IoC по трем основным параметрам:
- количество взаимосвязей между индикаторами и контекстом;
- сравнительная скорость предоставления данных источником;
- полнота данных в источнике (в сравнении с совокупностью данных из всех источников).
В модели также имеются дополнительные коэффициенты. Один из них, к примеру, позволяет учитывать присутствие IoC в списках известных ресурсов с чистой репутацией. Другой коэффициент дает возможность регулировать скорость устаревания рейтинга. Модель легко расширяется за счет добавления других коэффициентов, и каждому можно задать нужный вес в зависимости от конкретной задачи.
«Для эффективного противостояния киберпреступности необходимо обмениваться информацией о киберугрозах, — комментирует Антон Соловей, менеджер продукта R-Vision Threat Intelligence Platform. — Обладая широкой экспертизой в обработке и анализе индикаторов компрометации, мы стремимся вносить вклад в развитие ИБ-сообщества и делиться полезными наработками. Представленную модель можно рассматривать как академический проект или встроить в собственную систему управления данными Threat Intelligence для расчета репутации индикаторов компрометации и принятия решений о дальнейших действиях с ними на основе полученных оценок».
