Innostage отразила в августе более 30 тысяч кибератак

Innostage отразила в августе более 30 тысяч кибератак

Innostage отразила в августе более 30 тысяч кибератак

С начала открытых кибериспытаний в формате Bug Bounty, которые стартовали 26 мая, на веб-приложения компании было совершено более 360 тысяч атак. Пик – более 320 тысяч – пришелся на июль. В августе удалось отразить более 30 тысяч нападений.

Innostage проводить кибериспытания для проверке устойчивости ИТ-инфраструктуры. В их рамках исследователи должны совершить недопустимое событие.

Максимальное - 5 млн руб – ждет того, кто сумеет перевести денежную сумму со счета компании. Оплачиваются также промежуточные действия, например, завладение корпоративной учетной записью с закреплением на рабочей станции.

В ходе отражения атак специалисты компании заблокировали несколько десятков IP-адресов, выявленных в ходе как автоматического, так и ручного анализа, например, с помощью правил корреляции событий.

«Наши аналитики отмечают, что хакеры сменили тактику. Они перешли от разведки инфраструктуры компании к более агрессивным действиям и стали активно воздействовать на ее публичные ресурсы. Также исследователи начали автоматизировать отдельные этапы атак и пытаться получить доступ к публичным серверам, используя различные наборы скриптов», — отметил Руслан Сулейманов, директор по цифровой трансформации компании Innostage.

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

Челябинские ученые предложили систему защиты от сбоев промышленных систем

Чтобы защитить промышленные системы от атак и сбоев, коллектив исследователей из Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) предложил подход, основанный на принципах поведенческой аналитики. В основе решения лежит нейросеть Кохонена.

Результаты исследования российских специалистов опубликованы в сборнике International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).

Разработанная в ЮУрГУ система работает в два этапа. Сначала она анализирует функционирование объекта в нормальном режиме и формирует эталонную модель. Затем переходит в режим мониторинга и оценивает поступающие данные, сравнивая их с полученной «нормой». При обнаружении значительных отклонений нейросеть подаёт сигнал о потенциально опасной ситуации.

Во время тестирования система правильно классифицировала 94% данных. Обучение нейросети заняло около 3,5 минут. Кроме того, решение успешно выявило действия, характерные для кибератак на промышленные объекты.

Разработчики планируют повысить точность модели и расширить её возможности для распознавания различных, в том числе сложных, сценариев атак.

«Ключевое преимущество нашего подхода — использование нейросети Кохонена, которая способна работать с большими массивами данных, когда показателей много и они тесно взаимосвязаны. Классические алгоритмы часто не справляются с такими объёмами и сложностью», — рассказал РИА Новости заведующий кафедрой «Защита информации» ЮУрГУ Александр Соколов.

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