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.

Новый стилер крадёт сессии Telegram без паролей и СМС-кодов

Исследователи обнаружили новый экспериментальный стилер, который охотится не за паролями и cookies браузера, а за сессиями десктопной версии Telegram. Инструмент прятался в PowerShell-скрипте на Pastebin под видом исправленного обновления Windows.

Зловред ещё явно находится на стадии тестирования, поэтому аналитикам удалось проанализировать его «черновик» с открытыми токенами Telegram-бота, идентификатором чата и следами отладки.

Скрипт использует жёстко заданные учётные данные Telegram-бота и отправляет украденные данные через Telegram Bot API. Бот при этом назывался afhbhfsdvfh_bot, а в его описании значится «Telegram attacker» — не самый тонкий подход к маскировке.

После запуска скрипт собирает базовую информацию о системе: имя пользователя, хост и публичный IP-адрес через api.ipify[.]org. Эти данные он добавляет в подпись к архиву, чтобы оператор сразу понимал, откуда пришла добыча.

Главная цель — папки tdata у Telegram Desktop и Telegram Desktop Beta в AppData. Именно там хранятся долгоживущие ключи аутентификации MTProto. Если злоумышленник получает к ним доступ, он может перехватить сессию Telegram без пароля и СМС-кода.

Если такие папки находятся, скрипт завершает процесс Telegram.exe, чтобы снять блокировку файлов, упаковывает найденные данные в архив diag.zip во временной директории и отправляет его через метод sendDocument Telegram Bot API. Если основной способ отправки ломается, предусмотрен резервный вариант через WebClient: подпись с метаданными может потеряться, но сам архив всё равно уйдёт атакующему.

 

Исследователи нашли две версии скрипта. Первая содержала ошибку в механизме загрузки, а вторая уже корректно формировала запрос и добавляла базовую обработку ошибок. Кроме того, если Telegram на машине не найден, вторая версия всё равно отправляет уведомление оператору, фактически превращая каждый запуск в проверку доступности цели.

Признаков массового распространения пока не видно. Скрипт не обфусцирован, не содержит механизма закрепления в системе и не имеет полноценной схемы доставки. Более того, телеметрия по раскрытому токену не показала реальных отправок архивов diag.zip в период наблюдения. Всё это похоже скорее на лабораторные испытания, чем на активную кампанию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru