Вышел MaxPatrol SIEM 8.2 с новыми сценариями использования ML-алгоритмов

Вышел MaxPatrol SIEM 8.2 с новыми сценариями использования ML-алгоритмов

Вышел MaxPatrol SIEM 8.2 с новыми сценариями использования ML-алгоритмов

Positive Technologies выпустила новую версию системы мониторинга событий ИБ и управления инцидентами — MaxPatrol SIEM 8.2. Аналитики теперь смогут эффективнее выявлять атаки и снять с себя часть рутинных задач, повышая скорость реакции на инциденты. В версии 8.2 также расширены сценарии использования алгоритмов машинного обучения.

Главное в релизе MaxPatrol SIEM 8.2 — использование ML-алгоритмов не только для получения second opinion (второго мнения), но и для выявления целенаправленных атак и неизвестных уязвимостей и угроз.

Обновлен мониторинг источников, что позволяет исключить слепые зоны и обеспечить непрерывный контроль инфраструктуры. Кроме того, появилась возможность хранить в два раза больше данных на вычислительных ресурсах, аналогичных ресурсам open-source-решений, по всей геораспределенной инфраструктуре и при этом осуществлять централизованный поиск из единого окна на базе СУБД LogSpace.

«Мы повышаем результативность MaxPatrol SIEM. Каждый релиз направлен на повышение удобства и эффективности работы операторов в части обнаружения атак и ориентирован на снижение нагрузки на специалистов. У продуктов этого класса результативность складывается из нескольких составляющих: система знает, где искать, что искать, а также подсказывает, что делать с найденным. Обновленный мониторинг источников, дальнейшее развитие ML-алгоритмов, горизонтальное масштабирование LogSpace вместе с уже известными пользователям функциями гарантируют качественный детект и помогают операторам быстрее и правильнее среагировать на атаку», — комментирует Иван Прохоров, руководитель продукта MaxPatrol SIEM, Positive Technologies.

Еще с версии 8.0 MaxPatrol SIEM получил интеграцию с ML-модулем поведенческого анализа — BAD (Behavioral Anomaly Detection). В своем первом релизе ML-помощник работал как система second opinion: применяя машинное обучение, модуль подтверждал срабатывание правил корреляции.

Таким образом когнитивная нагрузка аналитиков снижалась, что позволяло им быстрее и точнее принимать решения по инцидентам ИБ. В новой версии интеграция с BAD расширилась: ML-алгоритмы помогают выявлять даже неизвестные атаки злоумышленников и те, которые направлены на обход стандартных правил корреляции.

В модуль встроено порядка 50 моделей машинного обучения, разработанных на основе 20-летнего опыта Positive Technologies в расследовании инцидентов. BAD собирает и анализирует данные о событиях, пользователях, процессах в контексте событий и присваивает им определенный уровень риска (risk score). Операторы смогут обнаруживать аномалии не только в событиях Windows, но и Unix-подобных систем и сетевого оборудования.

Чтобы не пропустить инцидент ИБ, необходимо непрерывно отслеживать состояние источников событий, потока и качества данных от них, исключая слепые зоны. Обновленный мониторинг источников в MaxPatrol SIEM 8.2 позволяет контролировать полноту и качество сбора данных со всех источников.

Так, например, SIEM-система среди прочего обнаруживает те источники, для которых по каким-либо причинам не настроен мониторинг (возможное нарушение регламента ИБ). Новая функциональность также подскажет аналитику, как следует настроить мониторинг, чтобы обеспечить максимально качественное обнаружение угроз. MaxPatrol SIEM содержит экспертные знания о том, как правильно отслеживать более 350 источников событий и какие требования к потоку событий (допустимый диапазон, отклонение от среднего) и к наличию необходимых идентификаторов в нем необходимо соблюдать. Рекомендации обновляются регулярно на основе опыта специалистов экспертного центра безопасности Positive Technologies (PT Expert Security Center).

Ряд значимых обновлений коснулись СУБД LogSpace, разработанной специально для хранения больших объемов информации о событиях ИБ и ИТ из разных источников. Теперь LogSpace доступна для организаций с географически распределенными инфраструктурами.

Новая версия, поддерживающая горизонтальное масштабирование, позволяет в одном приложении фильтровать события, которые собираются, обрабатываются и хранятся в разных конвейерах. Благодаря поддержке горячего и теплого хранения стоимость долгосрочного хранения событий сокращается до четырех раз, при этом сохраняется возможность их оперативного анализа.

EvilMouse: мышь за $44, которая взламывает компьютеры за секунды

Исследователи показали, как обычная компьютерная мышь может превратиться в инструмент для взлома. Проект получил название EvilMouse, по сути это аппаратный кейлоггер-инжектор, спрятанный внутри стандартного USB-манипулятора. Стоимость сборки — около $44 (3 394 руб.).

По принципу работы EvilMouse напоминает известный инструмент USB Rubber Ducky, который эмулирует клавиатуру и автоматически вводит заранее запрограммированные команды.

Но есть важное отличие: EvilMouse продолжает работать как обычная мышь. Внешне и функционально устройство ничем не выдаёт себя.

Внутри корпуса разместили недорогие компоненты — микроконтроллер RP2040 Zero, USB-хаб и начинку стандартной мыши. Автор проекта перепрошил устройство с помощью CircuitPython: при подключении к компьютеру мышь автоматически выполняет набор команд и открывает обратный шелл на машине атакующего. По результатам тестов доступ к системе с правами администратора удаётся получить буквально за считаные секунды.

 

Сложность заключалась в физической сборке — в компактном корпусе пришлось удалять пластиковые перегородки, аккуратно паять контакты и изолировать элементы. Но технически проект оказался вполне реализуемым даже при базовых навыках работы с электроникой.

 

Главная проблема, на которую указывает автор, — это фактор доверия к «безобидной» периферии. Большинство сотрудников уже знают, что флешки могут быть опасны. А вот мышь, которая нормально двигает курсор, подозрений не вызывает. При этом устройство распознаётся системой как HID (Human Interface Device) и может отправлять команды, минуя многие стандартные механизмы защиты. В демонстрации атака проходила без срабатывания антивируса.

Исходный код проекта выложен на GitHub — автор подчёркивает, что работа носит исследовательский и образовательный характер. Однако сама концепция наглядно показывает: для компрометации системы не нужны дорогостоящие инструменты, достаточно фантазии и пары доступных компонентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru