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 100 приложениях для знакомств оказалось около 2000 уязвимостей

Исследование ста приложений для знакомств — как российских, так и зарубежных — показало тревожную картину: в них обнаружено почти 2000 уязвимостей, причём 17% из них относятся к критическим. Анализ провела компания AppSec Solutions.

Результаты исследования приводят «Ведомости». Как пояснил изданию руководитель отдела анализа защищённости AppSec Solutions Никита Пинаев, ещё 23% выявленных уязвимостей имеют средний уровень критичности, а 14% — низкий.

Оставшиеся проблемы относятся к категории Info либо представляют собой организационные, сетевые, логические и другие ошибки.

Наиболее распространённой критической проблемой, по словам Никиты Пинаева, стало хранение чувствительных данных непосредственно в исходном коде — такую ошибку выявили в 22 приложениях.

В ещё 46 случаях идентификационные данные, включая логины, пароли и токены, передавались в открытом виде. В 12 приложениях уязвимости были связаны с ошибками аутентификации и управления сессиями, а в 40 — с некорректной настройкой или работой облачных сервисов.

Мобильный разработчик компании EvApps Андрей Соболевский отметил в комментарии для «Ведомостей», что в среднем в одном мобильном приложении насчитывается от 20 до 30 уязвимостей. Чаще всего они связаны с небезопасным хранением данных, слабыми механизмами идентификации и аутентификации пользователей, а также с SQL-инъекциями.

По словам руководителя отдела операционной поддержки платформы Solar appScreener ГК «Солар» Антона Прокофьева, уязвимости мобильных приложений носят типовой характер и практически не зависят от отрасли. Основные причины — отсутствие проверок на этапе разработки и использование непроверенных компонентов с открытым исходным кодом.

Руководитель разработки PT Maze в Positive Technologies Николай Анисеня добавил, что применение средств, затрудняющих реверс-инжиниринг, позволило бы сократить количество выявляемых уязвимостей примерно на 40%, а в отдельных категориях приложений — даже вдвое.

Антон Прокофьев также отметил, что в приложениях массовых сервисов — к которым, помимо дейтинга, относятся доставка еды, онлайн-магазины и аптечные сервисы — чаще всего встречаются пять категорий уязвимостей:

  • Обращение к DNS, позволяющее злоумышленникам перенаправлять запросы на сторонние ресурсы.
  • Небезопасная рефлексия, создающая возможность запуска произвольного кода.
  • Ошибки в реализации протоколов шифрования.
  • Использование слабых алгоритмов хеширования.
  • Применение незащищённых протоколов обмена данными.

Подобные уязвимости встречаются в трёх из четырёх приложений и открывают возможности для атак типа MITM («человек посередине»), при которых злоумышленник внедряется в канал связи. Это, в свою очередь, чревато утечками пользовательских данных.

Архитектор информационной безопасности UserGate uFactor Дмитрий Овчинников отметил, что одна из главных опасностей таких атак — их незаметность для пользователей. При этом злоумышленники могут не только похищать данные, но и получать доступ к скрытому функционалу приложений, а затем использовать эту информацию в других, в том числе таргетированных атаках. Инженер ИБ компании «Спикател» Владимир Иванов также предупредил, что, например, сталкеры могут использовать функции дейтинговых приложений для слежки за пользователями.

Всего, по данным AppSec Solutions, уязвимости присутствуют в 70% мобильных приложений. Злоумышленники активно используют их для монетизации доступа — через фишинг, масштабирование массовых атак, выманивание денег за несуществующие услуги, а также злоупотребление чужими счетами и платными подписками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru