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.

ИИ обнаружил невидимый для антивирусов Linux-бэкдор GhostPenguin

Исследователи из Trend Micro сообщили об обнаружении нового скрытного бэкдора для Linux под названием GhostPenguin. На протяжении четырёх месяцев он находился в базе VirusTotal, но ни один антивирус при этом не детектировал файл вредоноса. Обнаружить его удалось только благодаря системе автоматического поиска угроз, использующей алгоритмы ИИ.

Впервые файл загрузили на VirusTotal 7 июля 2025 года. Но классические механизмы анализа не увидели ничего подозрительного.

 

Лишь когда ИИ-пайплайн Trend Micro выделил образец как атипичный, эксперты провели детальное исследование и выяснили, что внутри скрыт полноценный бэкдор.

GhostPenguin написан на C++ и работает как многопоточный инструмент удалённого управления Linux-системой. Вместо привычных TCP-соединений он использует собственный зашифрованный UDP-протокол на базе RC5, что делает коммуникацию менее заметной и затрудняет обнаружение.

 

Отдельные потоки отвечают за регистрацию и передачу данных, благодаря этому GhostPenguin остаётся работоспособным даже в случае зависания отдельных компонентов.

После запуска бэкдор проходит подготовительный цикл:

  • проверяет, не запущен ли он уже, используя PID-файл;
  • инициирует хендшейк с C2-сервером и получает Session ID, который далее служит ключом шифрования;
  • собирает данные о системе (IP-адрес, имя хоста, версию ОС вроде «Ubuntu 24.04.2 LTS», архитектуру) и отправляет их на сервер до получения подтверждения.

Исследование также показало, что GhostPenguin, вероятно, ещё в разработке. В коде нашли отладочные элементы, неиспользуемые функции, тестовые домены и даже опечатки — вроде «ImpPresistence» и «Userame». Похоже, авторы торопились или отлаживали раннюю версию.

Главный вывод Trend Micro: традиционные методы анализа пропустили GhostPenguin полностью, тогда как ИИ-подход позволил заметить аномалию. Этот случай, по словам исследователей, наглядно демонстрирует, насколько сложными становятся современные угрозы и почему стратегия их поиска должна развиваться дальше.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru