Короткий путь к зловредам и фишингу

Короткий путь к зловредам и фишингу

Avira опубликовала рейтинг популярности сервисов сокращенных ссылок у фишеров и распространителей зловредов. В базе компании числятся 22 таких службы, и лишь несколько из них пользуются особым вниманием злоумышленников. Как выяснилось, фишеры отдают предпочтение услугам tinyurl.com (41,3% ссылок на страницы-ловушки), bit.ly (15,29%) и r2me.com (12,04%). Для маскировки адресов зараженных страниц чаще прочих используются URL, сгенерированные k.im (27,87% от общего количества), notlong.com (27,05%) и tinyurl.com (18,85%).



По наблюдениям экспертов, потоки спама с короткими URL неуклонно растут. В своих пользовательских соглашениях многие бесплатные сервисы, созданные, прежде всего, для нужд социальных сетей и систем обмена мгновенными сообщениями, запрещают использование генераторов сокращенных ссылок для совершения противозаконных действий, но злоумышленников, похоже, это не смущает. Некоторые из этих служб уже начали фильтровать все короткие URL с помощью специальных веб-сервисов.

С августа Avira планирует публиковать аналогичную статистику в ежемесячных сводках.

Источник

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