Опубликован отчет о рисках инсайдерского мошенничества

Предприятия не могут справиться с электронным мошенничеством

Attachmate Corporation и Ponemon Institute на днях опубликовали результаты своего ежегодного расследования «The Risk of Insider Fraud». Согласно этому документу, в среднем, организации сталкиваются со случаями мошенничества примерно каждую неделю.



С другой стороны только 44% респондентов утверждают, что их организации пытаются как-то предотвратить подобные инсайдерские угрозы. Особенно беспокоит тот факт, что компании обычно требуется около 87 дней, чтобы определить случай мошенничества и 105 дней на выяснение причины возникновения угрозы. Кроме того, цифры показывают, что 73% респондентов признались, что «шутки» сотрудников стоили им финансовых убытков и существенного падения репутации бренда.

Очень часто встречаются случаи, когда рядовые сотрудники используют данные вышестоящих менеджеров для получения доступа к засекреченным данным. Примерно 81% организаций, принимавших участие в исследовании, говорили о подобных происшествиях.

Огромное внимание стоит уделить и распространенной на западе практике «принеси свое устройство» (BYOD). Как и ожидалось, подобные инициативы привели к увеличению риска мошенничества, что объясняется отсутствием надежных протоколов безопасности.

«Эти данные наглядно доказывают, что в целом в сети предприятия активность отдельного работника вообще не отслеживаются. Они попросту невидимы», – пояснил Лари Понемон – глава и основатель Ponemon Institute. «У многих организаций есть политики и процедуры, регламентирующие условия работы и предотвращающие случаи мошенничества. Однако никто не может гарантировать, что пользователи будут следовать этим правилам, особенно с учетом популяризации практики BYOD».

Это лишь один из факторов, обуславливающих трудности с налаживанием эффективной электронной защиты на предприятиях. Как говорит Кристин Мейерз – директор по корпоративным решениям по безопасности в Attachmate, более современные защитные программы позволят минимизировать риски, записывая все действия пользователя и немедленно показывающие, что же именно произошло на компьютере.

В рамках исследования было опрошено около 700 сотрудников крупнейших западных организаций. Ознакомиться с отчетом вы можете по этому адресу.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru