Корпорацией Symantec разработана новая технология защиты данных

Корпорацией Symantec разработана новая технология защиты данных

Корпорация Symantec объявила о выпуске решения для предотвращения потери данных Symantec Data Loss Prevention 11, которое упростит обнаружение и защиту наиболее важной информации предприятий - их интеллектуальной собственности. Новая версия решения будет включать в себя самообучаемый алгоритм анализа данных Vector Machine Learning (VML).



VML – первая и единственная на рынке технология анализа и предотвращения утечек данных, основанная на принципах искусственного интеллекта и способная самостоятельно идентифицировать данные, доступ к которым должен быть ограничен. Кроме того, Symantec Data Loss Prevention 11 повышает эффективность процесса реагирования на инциденты при помощи усовершенствованной технологии Data Insight, а также предусматривает дополнительные меры безопасности на конечных точках.

Больше данных – больше рисков

Объем неструктурированных данных растет более чем на 60% в год. Как следствие, постоянно усложняется управление ими, и становится все сложнее обеспечивать их защиту. Наиболее ценная информация предприятий – их интеллектуальная собственность – часто теряется в растущем объеме неструктурированных документов, большинство из которых не являются конфиденциальными. Хранилища неструктурированных данных обычно слабее защищены, что делает их более уязвимыми для внутренних и внешних угроз. Как показали результаты целевых атак, таких как Hydraq и других широко известных случаев потери внутренних данных, объекты интеллектуальной собственности сейчас более уязвимы, чем когда-либо ранее.  

Vector Machine Learning самостоятельно обнаружит данные, требующие защиты от утечек

Организация должна идентифицировать конфиденциальные документы до того, как предпринимать шаги по их защите. Предотвращение потери данных традиционно основывалось на двух категориях технологии определения данных: методе «цифровых отпечатков» и описании информации. Метод «цифровых отпечатков» предполагает сбор всех документов, которые подлежат защите и применения к каждому файлу уникального индектификатора - «цифрового отпечатка». Альтернативный подход (описание данных) предполагает определение типовых выражений и списка ключевых слов для идентификации критических документов. Метод «цифровых отпечатков» может представлять значительные трудности для организаций с широко рассредоточенными данными, а разработка правил, описывающих данные, может оказаться очень трудоемким процессом, результаты которого могут быть менее точными, чем при использовании метода «цифровых отпечатков». 

«Система, использующая технологию Vector Machine Learning от Symantec сможет предугадать появление новых, требующих особых прав доступа, данных, и существенно улучшит возможности организаций по их защите, – отметил Джон Олтсик (Jon Oltsik), главный аналитик Enterprise Strategy Group, – Эта технология дает возможность организациям упростить обнаружение, идентификацию и обеспечение защиты их интеллектуальной собственности».

Vector Machine Learning – инновационная технология анализа, разработанная Symantec. Она призвана преодолеть ограничения существующих технологий идентификации документов. Используя образцы используемых данных, программное решение на базе алгоритмов Vector Machine Learning можно научить узнавать ключевые характеристики и определять внутренние различия конфиденциальных и неконфиденциальных данных.

Такой подход устраняет необходимость создания правил, основанных на ключевых словах, а также потребность в применении «цифровых отпечатков» к новым документам при их создании. Принцип работы технологии Vector Machine Learning позволяет создать точные правила идентификации документов на основании анализа примеров документов, а в дальнейшем, усовершенствовать точность правил по мере выявления и обработки системой позитивных и негативных примеров документов.

Data Insight упрощает процесс защиты информации

Решение Symantec Data Loss Prevention 11 включает усовершенствованную технологию Symantec Data Insight, которая улучшает процесс реагирования на инциденты путем определения наиболее уязвимых мест хранения данных и автоматического уведомления об этом пользователей. Новая функция ранжирования рисков Risk Scoring будет создавать рейтинг папок для восстановления с учетом объемов и уровня критичности данных, содержащихся в папках, а также параметров доступности папки. Новая функция восстановления данных Data Owner Remediation будет автоматически предупреждать пользователей по e-mail о потенциальных рисках, которым подвергаются их данные, хранящиеся в общих центрах обработки данных. Такой комплекс мероприятий повысит эффективность защиты данных организаций.

«Решение Symantec Data Loss Prevention 11 призвано помочь профессионалам в сфере информационной безопасности в осуществлении более эффективной защиты конфиденциальной информации, – заявил Аарон Аубрэхт (Aaron Aubrecht), старший директор по управлению решениями корпорации Symantec, – Мы слышали от наших заказчиков о том, что более точное определение объектов интеллектуальной собственности и ранжирование операций с ними по степени риска являются основополагающими элементами эффективной программы защиты информации. Наша технология Vector Machine Learning и усовершенствованная технология Data Insight представляют комплексное решение такой задачи».

Защита «конечных точек» стала ещё надёжнее

Symantec Data Loss Prevention 11 представит дополнительные возможности для работы в конечных точках, включая новые функции, которые позволят организациям разрешать пользователям работу с большим количеством приложений и устройств для хранения данных, при этом поддерживая высокий уровень защиты. Функция контроля доступа к приложениям Application File Access Control призвана обеспечить поддержку таких пользовательских программ, как iTunes, Skype и WebEx не подвергая риску конфиденциальные данные.

Функция Trusted Devices обеспечит поддержку использования широкого спектра устройств хранения и ограничит возможность копирования конфиденциальных данных. Можно разрешить копирование только на санкционированные носители (например, носители, выданные и контролируемые компанией). Еще одна новая функция в данной версии решения – Endpoint FlexResponse, она упрощает защиту данных конечных точек путем интеграции с другими решениями от Symantec, а также решениями сторонних производителей, например, для шифрования данных и программ управления правами предприятий (Enterprise Rights Management, ERM).

APT-группа 2 недели хозяйничала в сети компании, пока атаку не выявил PT X

В январе 2026 года в инфраструктуре одной из компаний была выявлена вредоносная активность, связанная с группировкой PhantomCore. Атаку заметили ещё на этапе внедрения облачного решения для мониторинга безопасности и реагирования на инциденты PT X. В итоге инцидент удалось локализовать, а сама компания, как утверждается, позже полностью восстановилась.

Судя по описанию кейса, всё началось с того, что во время установки продукта специалисты заметили нетипичную активность на хостах, защищённых с помощью MaxPatrol EDR.

Уже через 15 минут после обнаружения клиенту рекомендовали заблокировать доменную учётную запись подозрительного администратора. Примерно через полтора часа компания подтвердила, что речь действительно идёт об инциденте, после чего начались совместные действия по его сдерживанию.

К расследованию подключилась и команда PT ESC IR, которая занялась атрибуцией атаки. По её оценке, за инцидентом стояла группировка PhantomCore, впервые публично отмеченная в 2024 году. Эту группу связывают в первую очередь с кибершпионажем, а среди её типичных целей называют российские организации из сфер госуправления, судостроения, ИТ и промышленности.

Как выяснилось в ходе расследования, точкой входа стала платформа видео-конференц-связи, в которой обнаружили уязвимость. Именно через неё злоумышленники, по версии исследователей, получили первоначальный доступ. Дальше они воспользовались слабыми местами в самой инфраструктуре: запустили вредоносную программу с управляющего сервера, похитили пароль доменного администратора и начали двигаться по сети.

Дополнительную роль сыграли и внутренние проблемы с безопасностью. Недостаточно корректная сегментация сети и отсутствие разделения привилегий для административных учётных записей позволили атакующим развивать атаку дальше. В числе скомпрометированных активов в итоге оказались один из контроллеров домена и служба сертификации Active Directory. Для перемещения по инфраструктуре, как сообщается, использовалась утилита atexec.py.

По данным Positive Technologies, злоумышленники оставались незамеченными около двух недель — до тех пор, пока скомпрометированные хосты не попали под защиту внедряемого решения. При этом основные меры по локализации удалось принять довольно быстро: менее чем за сутки были заблокированы соединения с C2-сервером и сброшены пароли у скомпрометированных учётных записей.

Дальнейшие работы по расследованию и устранению последствий заняли несколько дней. Параллельно в компании исправляли ошибки конфигурации и усиливали базовые меры защиты — в том числе пересматривали парольную политику и общую устойчивость инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru