ФБР: мощные системы шифрования в телефонах усложняют расследования

ФБР: мощные системы шифрования в телефонах усложняют расследования

ФБР: мощные системы шифрования в телефонах усложняют расследования

Специалисты ФБР в течение последнего года менее, чем в половине случаев смогли в рамках расследований получить доступ к информации на мобильных устройствах, защищенных средствами шифрования данных. Об этом сообщил в воскресенье директор ведомства Кристофер Рей, выступая на конференции глав полицейских управлений в Филадельфии (штат Пенсильвания).

"Это очень, очень серьезная проблема, если не сказать больше", - приводит слова Рея агентство Associated Press (AP). "Это осложняет проведение всех расследований, связанных с наркотиками, торговлей людьми, контртерроризмом, контрразведкой, бандами, организованной преступностью, эксплуатацией детского труда", - констатировал глава ведомства.

Как отмечает агентство, директор ФБР сообщил, что в первые 11 месяцев прошлого финансового года, который в США начинается 1 октября, специалисты ведомства не смогли получить доступ к данным на 6,9 тыс. мобильных устройств. Это, как уточняет AP, более половины от общего числа мобильных устройств, которые ФБР пыталось взломать в связи с расследованиями, пишет tass.ru.

Ряд американских технологических компаний придают большое значение шифрованию данных пользователей и другим системам защиты личной информации. Это нередко приводит к конфликтам с правоохранительными органами. К примеру, корпорация Apple в прошлом году оказалась в центре скандала, так как отказалась выполнять некоторые из требований властей США в связи с расследованием теракта в Калифорнии.

Суд обязал тогда Apple помочь ФБР во взломе смартфона iPhone, принадлежавшего одному из исполнителей атаки, унесшей жизни 14 человек. Руководство компании отказалось это делать, а также не стало передавать сотрудникам ведомства программное обеспечение, позволяющее обходить систему защиты информации в iPhone. В конечном счете ФБР прибегло к услугам некого хакера и получило доступ к интересовавшим его данным.

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