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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Kaspersky Fraud Prevention научился точнее выявлять мошеннические схемы

«Лаборатория Касперского» выпустила обновление своего решения Kaspersky Fraud Prevention, которое помогает компаниям выявлять и предотвращать онлайн-мошенничество. Повод для усиления защиты более чем актуален — с начала 2025 года в России фиксируется резкий рост числа фрод-аккаунтов в ретейле, а летом наблюдалась волна автоматизированных атак, связанных с нелегитимным бронированием и скупкой билетов.

Обновлённый Kaspersky Fraud Prevention теперь лучше справляется с подобными схемами как на сайтах, так и в мобильных приложениях.

Разработчики добавили новые источники данных, усилили алгоритмы детектирования и внедрили более 20 новых признаков мошеннической активности.

Теперь система анализирует не только телеметрию устройств, но и анонимизированные технические данные клиентов, что позволяет адаптировать защиту под конкретную отрасль — будь то онлайн-торговля, банковские сервисы или системы бронирования.

В модулях Advanced Authentication и Automated Fraud Analytics появилась возможность объединять правила, что помогает выявлять более сложные схемы. Например, система может заметить, что одно и то же устройство используется для подозрительных входов в разных аккаунтах.

Новые признаки мошеннической активности включают даже такие детали, как траектория движения мыши — это помогает распознавать автоматизированные действия и ботов ещё до того, как они наносят ущерб.

Для аналитиков добавлен новый механизм отчётности и расширена информация об аутентификации: теперь можно получать не только оценку риска сессии, но и технические сведения о ней — например, параметры устройства и особенности подключения. Это делает анализ инцидентов более гибким и точным.

«Мы видим, как бизнес всё активнее уходит в онлайн, и вместе с этим растёт количество мошеннических схем, — отмечает Екатерина Данилова, менеджер по развитию бизнеса Kaspersky Fraud Prevention. — В новой версии мы сосредоточились на точности детектирования и удобстве аналитиков. Теперь система лучше видит технические признаки фрода, например циклические бронирования или перепродажу бонусов, и помогает реагировать быстрее».

Обновлённый Kaspersky Fraud Prevention уже доступен клиентам и, по словам компании, должен значительно повысить эффективность противодействия сложным цифровым схемам обмана.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru