Новое решение Angara Security на базе ML повысит эффективность SOC

Новое решение Angara Security на базе ML повысит эффективность SOC

Новое решение Angara Security на базе ML повысит эффективность SOC

Специалисты компании Angara Security выпустили решение на базе нейронной сети, интегрирующееся с SIEM-системой. По словам разработчиков, новинка поможет повысить эффективность мониторинга в SOC.

Комбинированные слои, из которых состоит нейронная сеть, свойственны как сверточным сетям (Convolutional Neural Networks), так и рекуррентным (Recurrent Neural Networks).

Таким образом, разработка поможет дополнить стандартные методы анализа событий в информационной безопасности, а также с высокой точностью выявлять вредоносную активность по характерным паттернам.

В этом случае безопасники избавляются от необходимости писать отдельные правила детектирования для каждой новой утилиты или процедуры.

«ML-модели являются отличным вспомогательным инструментом в работе аналитиков. С одной стороны, они позволяют расширить возможности по детектированию активности злоумышленников, с другой — автоматизировать часть процессов и высвободить ресурсы для задач, требующих участия человека», — комментирует Артем Грибков, заместитель директора Angara SOC по развитию бизнеса.

Использованная Angara Security ML-модель может применяться в трёх сценариях. Например, для детектирования PowerShell-скриптов — одного из любимых инструментов киберпреступников.

Второй сценарий — обнаружение DGA-доменов и DNS-туннелирования. Зачастую классические методы анализа DNS-имен выдают ложноположительные срабатывания, а сверху ещё накладывается проблема доменных имён, похожих на легитимные. В Angara Security отмечают, что ML-решение справляется с этой задачей.

Наконец, третий сценарий — анализ журналов веб-серверов. ML-модель в этом случае может использоваться в качестве дополнения к WAF-системам или как альтернатива эшелонированной защиты веб-ресурсов.

Microsoft признала: Windows иногда откатывает видеодрайверы без спроса

Microsoft подтвердила, что Windows Update в некоторых случаях может заменять установленные пользователем драйверы видеокарт на более старые версии. Это касается ситуаций, когда владелец компьютера вручную скачал свежий драйвер с сайта Intel, AMD или Nvidia, но затем Windows Update установил поверх него другой драйвер из своего каталога.

Проблема не новая, но теперь Microsoft фактически признала её в документации. Пользователи давно жалуются, что Windows может откатить свежий графический драйвер на версию годичной или даже более старой давности.

В результате могут пропадать новые функции, ухудшаться производительность или переставать работать фирменные утилиты вроде AMD Adrenalin.

Причина в том, как Windows Update подбирает драйверы. Система ориентируется не только на номер версии или дату выпуска, а на внутренний механизм ранжирования и аппаратные идентификаторы. Если драйвер из каталога Windows Update считается лучшим совпадением для устройства, он может быть установлен даже тогда, когда на компьютере уже стоит более свежая версия.

Дополнительную роль играет слишком широкое таргетирование драйверов. Производители публикуют драйверы в каталоге Windows Update, Microsoft их утверждает, а затем система может распространить такой пакет сразу на широкий класс устройств. В итоге обновление попадает и на десктопы, где пользователь уже вручную поставил предпочитаемую версию драйвера.

Microsoft признаёт, что это приводит к нежелательным откатам у пользователей, которые сами управляют графическими драйверами. Особенно часто с этим сталкиваются владельцы ПК и ноутбуков, которые устанавливают драйверы напрямую от Intel, AMD или Nvidia.

Корпорация уже готовит изменение. Для новых устройств и новых графических драйверов Windows Update сможет использовать более точное таргетирование: не только аппаратные идентификаторы, но и CHID — идентификаторы конкретной модели компьютера или конфигурации. Это должно снизить риск того, что универсальный драйвер будет установлен не на то устройство или заменит более свежую версию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru