Запущена бета-версия новой системы аналитики SkyDNS для SOC центров

Запущена бета-версия новой системы аналитики SkyDNS для SOC центров

Запущена бета-версия новой системы аналитики SkyDNS для SOC центров

Компания SkyDNS приглашает исследователей и аналитиков информационной безопасности принять участие в закрытом тестировании системы аналитики, данные которой помогут пользователям эффективнее бороться с киберпреступниками.

SkyDNS предоставляет SOC центрам, аналитикам безопасности и специалистам, отвечающим за инциденты, возможность бесплатно тестировать новую для компании и российского рынка систему аналитики SkyDNS Data. Она объединяет и представляет пользователям в удобном виде множество данных, накапливаемых компанией: 

  • данные облачной системы контент-фильтрации SkyDNS (10 узлов по всему миру, более 1 млрд. запросов ежесуточно),
  • данные системы Passive DNS, которые собираются в облаке SkyDNS (1,2 млрд. записей),
  • данные системы классификации SkyDNS OctoDB (система на базе машинного обучения для выявления вредоносных узлов и классификации интернет-ресурсов, 180 млн. доменов в базе индекса). 

Такие данные незаменимы для борьбы с киберпреступниками, которые используют инфраструктуру интернета, чтобы проводить атаки и скрывать их через изменения в IP-адресах, доменах и серверах имен. Данные SkyDNS Data помогут пользователям нарастить свой потенциал обеспечения интернет-безопасности в условиях, когда IT-преступность растет в разы. В России количество киберпреступлений с 2013 года увеличилось в 6 раз, а ущерб от них только за первую половину 2017 года превысил 18 млн. долларов США. 

Исследователи и аналитики информационной безопасности могут использовать SkyDNS Data для анализа состояния интернета на определенный момент времени, чтобы выявить попытки киберпреступников скрыть свою активность. Исторические данные Passive DNS также позволяют командам безопасности обнаруживать шаблоны вредоносной активности, идентифицировать фишинг или другие целенаправленные атаки. 

Сейчас со SkyDNS Data аналитики и SOC центры могут получить информацию о доменах, IP-адресах, связанных узлах, запросах и их географическом распределении для изучения и анализа. Система аналитики SkyDNS дает пользователям целый ряд возможностей:

  • Ускорить анализ инцидентов и проведение расследований в случае выявленных нарушений.
  • Обнаруживать связь между источниками угроз для отслеживания и блокирования их активности.
  • Проводить оценку уровня риска доменных имен и IP-адресов.
  • Вскрывать все домены в рамках одной инфраструктуры сервера имен, используемую известным «плохим» доменом.
  • Выявлять все IP-адреса, которые кибер-преступник использует для сокрытия злонамеренной активности.
  • Автоматизировать существующие процессы анализа, используя RESTful API SkyDNS Data

С этими данными SkyDNS Data у исследователей и аналитиков информационной безопасности появляется реальный инструмент защиты от киберпреступников. Чтобы принять участие в закрытом бета-тестировании, аналитикам нужно зарегистрироваться на сайте. 

На стадии тестирования SkyDNS Data у пользователей есть возможность адаптировать ее под свои задачи. SkyDNS учтет пожелания, как улучшить вывод данных системы аналитики, какие данные добавить, как развить SkyDNS Data, чтобы сделать её лучше и удобнее для команд безопасности. 

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru