Balabit выпустила Blindspotter

Balabit представил продукт для поиска аномалий в поведении пользователей

Balabit представил продукт для поиска аномалий в поведении пользователей

Венгерская компания Balabit объявила о выпуске нового продукта Blindspotter, который предназначен для выявления аномалий в поведении пользователей. Предполагается, что эти аномалии вызваны либо деятельностью вредоносного ПО, либо перехватом идентификационной информации - в любом случае целью этой деятельности является детектирование неизвестных, а, возможно, и целенаправленных атак.

Blindspotter - это программный комплекс, который может получать информацию из различных источников: коллектора системных журналов Syslog-NG или построенного на его основе программно-аппаратного комплекса Syslog-NG Store Box, аналитических инструментов SIEM, модулей аутентификации пользователей или каталогов LDAP. Продукт впервые был представлен на выставке InfoSecurity в Лондоне в прошлом году, а сейчас стал доступен для коммерческого заказа в том числе и в России.

Система оценивает такие параметры пользовательской активности как время подключения, адреса доступа, скорость работы с клавиатурой, параметры операционной системы, используемые серверы и приложения, производительность. В частности, если человек слишком быстро набирает ответы или ему требуется очень мало времени на анализ информации, то у системы может возникнуть подозрение, что работает программный робот. Эти параметры анализируются и визуализируются для того, чтобы администраторы безопасности могли выявились и расследовать аномальное поведение пользователей, такое как запуск необычных для них программ или вход в систему в необычное время. В частности, с помощью Blindspotter можно определить момент, когда под именем одного пользователя в системе авторизовался другой, когда легальный пользователь начал злоупотреблять полномочиями и собирать сведения для организации их утечки, или когда легальный системный администратор случайно запустил вредоносный скрипт. Причём, продукт фиксирует такие события в реальном времени и сообщает о их обнаружении администратору безопасности.

По словам Питера Джанджоши, менеджера Balabit по Blindspotter, этот продукт задумывался как средство управления различного типа операционными рисками. То есть теоретически его можно использовать для выявления подозрительного поведения клиентов, для чего достаточно получать сведения из специализированных приложений, таких как CRM или службы технической поддержки. В результате, можно будет выявлять различные виды мошенничества со стороны клиентов и оценивать риск проведения несанкционированных операций. Продукт позволяет разрешать постепенные, но не опасные отклонения в поведении, а вот сильные и опасные - блокировать. "Если вы не можете определить насколько опасны действия пользователей, то лучше поставить для них пониженный приоритет," - рекомендует Питер Джонджоши.

По его словам Blindspotter будет развиваться как платформа для построения решения управления рисками. Со временем планируется предложить партнёрам разработать модули взаимодействия с продуктом, которые как раз и позволили бы добавлять в систему сведения из различных приложений. API не будет открытым, но партнёры смогут получить к нему доступ и реализовать взаимодействие со своими продуктами. Прежде всего такой продукт может быть востребован в финансовой индустрии или для обеспечения непрерывности бизнеса, то есть в тех компаниях, которые сильно зависят от работоспособности ИТ-системы и имеют много пользователей.

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