InfoWatch планирует выпустить продукт класса UEBA

InfoWatch планирует выпустить продукт класса UEBA

InfoWatch планирует выпустить продукт класса UEBA

Группа компаний InfoWatch на форуме GISEC-2018 в Дубае, ОАЭ, анонсировала выход продукта InfoWatch Prediction в классе UEBA (User and Entity Behavior Analytics). Аналитический инструмент предназначен для автоматизированного решения прикладных задач на основе прогнозирования рисков информационной безопасности, которые связаны с кадровой и финансовой политикой, выявлением инсайдерства, компрометации учетных записей, а также другими критичными с точки зрения управления персоналом процессами в организации. Базовым сценарием в первой версии продукта стало заблаговременное определение системой сотрудников, которые собираются уволиться. Коммерческий релиз решения запланирован на 2018 год.

«Идеология InfoWatch Prediction нацелена на решение конкретных задач в области корпоративной информационной безопасности с возможностью проверки результата, — рассказал Андрей Арефьев, руководитель направления перспективных разработок ГК InfoWatch. — Ключевой особенностью нашего продукта является то, что он построен на строгой математической модели и позволяет предотвращать конкретные риски, а также проверить точность работы решения. Мы предоставляем компании инструмент, который позволяет с высокой точностью заблаговременно определить сотрудников, которые планируют покинуть штат, и тем самым минимизировать сопряженные с этим риски информационной безопасности». 

Решение анализирует информационные потоки компании (Big Data) и на основании моделей, построенных с применением методов машинного обучения, вычисляет вероятность увольнения сотрудников компании. InfoWatch Prediction рассчитывает индивидуальный рейтинг каждого сотрудника, который может быть положительным или отрицательным. Положительный рейтинг свидетельствует о том, что человек находится в зоне риска, и чем выше показатель, тем больше вероятность его ухода.

InfoWatch Prediction прошел необходимые испытания в инфраструктуре ряда крупных компаний, ежедневно анализируя десятки тысяч событий. По проведенным промышленным испытаниям точность определения сотрудников, которые собираются уволиться, составила 90%. Помимо этого, продукт позволяет заказчику быстро убедиться в эффективности оценки на основании ретроспективной выборки данных. 

«Мы можем продемонстрировать клиенту работоспособность системы почти мгновенно, хотя большинству других продуктов в области информационной безопасности требуются месяцы для сбора доказательств эффективности, и клиент вынужден тратить на это свои ресурсы: оборудование, время, деньги, — сообщил Андрей Арефьев. — Продукту достаточно лишь проанализировать данные, полученные с  почтового сервера или DLP-системы в компании за последний год, после чего он определяет уволившихся сотрудников, и у клиента есть возможность сравнить этот результат с реальными данными из отдела кадров». 

Для офицера безопасности организации выявление увольняющегося сотрудника позволяет применить специальные настройки политик безопасности, установить дополнительный контроль к его действиям и коммуникациям. Кроме того, решение позволяет не только минимизировать риски ИБ, но и будет полезно для реализации управленческого, финансового и кадрового учета в компании. 

По словам Андрея Арефьева, издержки от потери работника для организации равны его годовому окладу. Они складываются из многих факторов: низкой эффективности работы сотрудника, намеревающегося уволиться, различных выплат при его уходе, ресурсов и времени, потраченных на поиск новых кадров, а также их последующую адаптацию, добавил он. 

Также в рамках форума GISEC-2018 специалисты InfoWatch представили международный учебный центр цифровых технологий и кибербезопасности для стран Ближнего Востока, который направлен на подготовку и повышение квалификации специалистов в области информационной безопасности, интернета вещей, анализа больших данных, искусственного интеллекта, технологии блокчейн и прочих.

В Сеть выложили восстановленный исходный код легендарного Stuxnet

Неизвестный исследователь опубликовал на GitHub реконструированный исходный код Stuxnet — одного из самых известных и опасных компьютерных червей в истории. В репозитории представлены результаты обратной разработки вредоноса и инструкции по его сборке. В общем, цифровой экспонат из музея кибероружия теперь можно разобрать буквально по винтикам.

Stuxnet обнаружили в 2010 году, однако создавался он, предположительно, в рамках американо-израильской операции Olympic Games.

Целью атаки называли иранский завод по обогащению урана в Натанзе, где использовались промышленные контроллеры Siemens.

Добравшись до нужного оборудования, червь менял режим работы преобразователей частоты и выводил из строя роторы центрифуг. При этом операторам показывались нормальные показатели — промышленное оборудование ломалось, а на экранах царили тишина и порядок. По некоторым оценкам, атака повредила около 10% центрифуг предприятия.

Для распространения Stuxnet использовал USB-накопители, сетевые ресурсы и уязвимость Windows Print Spooler. Достаточно было открыть содержимое заражённой флешки, чтобы неизвестная на тот момент брешь запустила вредонос. Для обхода проверки драйверов применялись сертификаты, похищенные у Realtek и JMicron.

Червь также внедрялся в ПО Siemens WinCC и проекты Step 7, а затем перехватывал взаимодействие с программируемыми логическими контроллерами. Такой набор возможностей сделал Stuxnet первым широко известным вредоносом, который не просто портил файлы, а наносил физический ущерб промышленному объекту.

Идеальной операция всё же не была. Из-за ошибки в проверке окружения червь выбрался за пределы целевой сети и разлетелся по интернету, где его и заметили специалисты. В коде, к счастью, была предусмотрена дата самоуничтожения — 24 июня 2012 года.

Авторы публикации советуют изучать реконструкцию только в полностью изолированной виртуальной машине без сетевого доступа. Всё-таки это не ретроигра для Windows XP, а разобранная граната цифровой эпохи.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru