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.

Поддельные VPN в поисковой выдаче крадут учётные данные

Microsoft раскрыла детали новой кампании по краже учётных данных, в которой злоумышленники распространяют поддельные VPN-клиенты через SEO: продвигают вредоносные сайты в поисковой выдаче под видом легитимных страниц загрузки. Эту активность Microsoft отслеживает под кодовым именем Storm-2561.

Схема довольно неприятная и при этом очень житейская. Пользователь ищет в поисковике корпоративный VPN-клиент, видит сверху вроде бы знакомый результат, переходит на сайт-двойник и скачивает ZIP-архив с «установщиком».

На деле внутри оказывается троянизированный MSI-файл, который маскируется под легитимный VPN-клиент и во время установки подгружает вредоносные DLL-библиотеки.

Microsoft отдельно отмечает, что в этой кампании использовались домены вроде vpn-fortinet[.]com и ivanti-vpn[.]org, а вредоносные архивы размещались в GitHub-репозиториях, которые позже были удалены.

 

Дальше всё строится на доверии пользователя к знакомому интерфейсу. Фальшивый клиент показывает очень правдоподобное окно входа, похожее на настоящее приложение Pulse Secure, просит ввести логин и пароль, а затем отправляет эти данные на сервер злоумышленников. После этого жертве показывают сообщение об ошибке и предлагают скачать уже «настоящий» VPN-клиент. В некоторых случаях пользователя даже перенаправляют на легитимный сайт, так что заражение можно и не заметить.

Для кражи данных используется вариант инфостилера Hyrax. Он вытаскивает не только введённые учётные данные, но и сохранённую VPN-конфигурацию, включая сведения из файла connectionstore.dat. Закрепление в системе обеспечивается через ключ реестра RunOnce, чтобы вредоносный компонент запускался и после перезагрузки устройства.

По данным Microsoft, Storm-2561 активна как минимум с мая 2025 года и уже известна использованием SEO poisoning и подделкой популярных программных брендов. Компания также сообщила, что вредоносные компоненты были подписаны действительным цифровым сертификатом на имя Taiyuan Lihua Near Information Technology Co., Ltd., но этот сертификат уже отозван.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru