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.

Российских специалистов вновь атакует Форумный тролль

В «Лаборатории Касперского» зафиксировали новые атаки APT-группы «Форумный тролль» на территории России. Разосланные в октябре поддельные письма были адресованы политологам и экономистам, работающим в вузах и НИИ.

Целью «Форумного тролля», как и прежде, являлось получение доступа к Windows-компьютерам российских специалистов. Чтобы заставить получателя перейти по вредоносной ссылке, его обвиняли в плагиате.

«Учёные часто становятся мишенью для злоумышленников, особенно если указывают контакты для связи в открытых источниках, — отметил эксперт Kaspersky GReAT Георгий Кучерин. — Фишинговые письма с обвинениями в плагиате могут вызвать тревогу у получателей из академической среды, поэтому риск угодить в такую ловушку высок».

Провокационные рассылки проводились от имени научной библиотеки eLibrary с поддельного адреса @e-library[.]wiki. Как оказалось, вводящее в заблуждение имя было зарегистрировано в марте 2025 года, а копия главной страницы elibrary.ru для фейкового сайта (уже заблокирован) была сделана еще в декабре 2024-го.

Поддельные письма предлагали ознакомиться с результатами проверки на плагиат, указанными ссылкой. При переходе по ней на машину загружался ZIP-файл, названный по фамилии получателя (отдавался только пользователям Windows, в противном случае визитера просили повторить попытку с правильного устройства).

 

Содержимым архива оказались папка .Thumbs с сотней безобидных картинок (видимо, для отвода глаз) и вредоносный LNK с ФИО адресата.

Клик по ярлыку запускал выполнение PowerShell-сценария. Скачанный скриптом пейлоад, в свою очередь, загружал DLL с сайта e-library[.]wiki, сохранял ее в папке %localappdata% и для закрепления в системе вносил изменения в реестр. Одновременно на машину загружался некий PDF-отчет с размытым текстом, якобы со свидетельствами плагиата.

Финальная полезная нагрузка (DLL) обеспечивала установку и запуск Tuoni — легитимного инструмента, обычно используемого для оценки защищенности инфраструктур по методу Red Teaming. В рамках октябрьских атак он открывал злоумышленникам доступ к устройствам жертв и позволял развить атаку в целевой сети.

Для хостинга C2 «тролли» по-прежнему использовали облачный сервис Fastly.net.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru