Гарда NDR теперь предотвращает сложнодетектируемые сетевые атаки
Акция от Infosecurity! Обучайте сотрудников с выгодойПодключайте сервис TRAINING CENTER. Организацию и контроль обучения берем на себя:
• Разработаем индивидуальные шаблоны учебного фишинга.
• Сформируем учебные группы и проведем учебные фишинговые атаки.
• Проконтролируем процесс и определим результаты.

При заключении договора сроком на 1 год и более – сопровождение бесплатно.
Набор и стоимость услуг зависят от количества пользователей, и размер скидки уточняйте у менеджера.

Оставить заявку →
Реклама. Рекламодатель ООО «ИС», ИНН 7705540400, 18+

Гарда NDR теперь предотвращает сложнодетектируемые сетевые атаки

Гарда NDR теперь предотвращает сложнодетектируемые сетевые атаки

ГК «Гарда» объявила о выходе новой версии системы выявления и реагирования на сетевые угрозы – NDR. Она может выявлять аномалии в сетевом трафике с помощью методов продвинутой аналитики, что позволяет предотвращать атаки, которые сложно выявить с помощью традиционных инструментов сетевой безопасности.

Прежде всего модуль аналитики направлен на выявление обращений к центрам контроля и управления, которые используют ботнеты.

Технология позволяет выявлять повторяющиеся последовательности из нескольких уникальных запросов ботов. «Гарда NDR» выявляет скрытые зависимости в сетевом трафике, более точно определяет аномалии, которые указывают на присутствие ботов и их активность в сети.

Как утверждают разработчики, применяемая модель устойчива к шифрованию и поддерживает детектирование даже при использовании туннелей DNS-over-HTTPs. В итоге она может противодействовать даже сложнодетектируемым сетевым угрозам.

«В 2021 мы выпустили первую версию поведенческих ML-моделей (моделей машинного обучения) и приняли стратегическое решение развивать несигнатурные методы выявления угроз и аномалий, которые являются ключевым элементом функциональности для NTA / NDR-решений, – отметил руководитель разработки продукта «Гарда NDR» Павел Шубин. – С того момента ML-модели «Гарда NDR» существенно эволюционировали, сейчас они способны выявлять даже неочевидные отклонения поведения устройств и пользователей, которые нельзя определить другими методами. Поведенческие модели (профилирование) с учетом постоянно возрастающей сложности атак по-прежнему остаются наиболее действенным инструментом их детектирования».

«Сейчас мы ясно пониманием, что российский подход к NTA-решениям, основанный на сочетании IDS и DPI , устарел и не отвечает задачам рынка и актуальному ландшафту угроз. Мы постоянно совершенствуем ML-модели и выпустили новую модель для детектирования обращений к C&C, которая позволяет детектировать маскирующиеся последовательности из нескольких уникальных "отстуков"», – добавил руководитель продукта «Гарда NDR» Станислав Грибанов.