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.

Трояны-кликеры Android.Phantom используют ML и стриминг с помощью WebRTC

Компания «Доктор Веб» предупреждает о появлении новых Android-троянов, предназначенных для накрутки рекламных кликов. Новобранцы необычны тем, что для выполнения своих задач используют машинное обучение и видеотрансляции.

Представители семейства, условно названного Android.Phantom, распространяются через репаки игр и моды популярных приложений.

Несколько троянизированных игровых программ были обнаружены в официальном магазине Xiaomi — GetApps:

  • Creation Magic World (более 32 тыс. загрузок);
  • Cute Pet House (>34 тыс.);
  • Amazing Unicorn Party (>13 тыс.);
  • Академия мечты Сакура (>4 тыс.);
  • Theft Auto Mafia (>60 тыс.);
  • Open World Gangsters (>11 тыс.).

Во всех случаях разработчиком числится китайская компания Shenzhen Ruiren Technology Co., Ltd. Вредоносная составляющая, как выяснилось, была добавлена с обновлением приложений и запускается в параллель с донорским кодом.

 

Первые вредоносные апдейты были опубликованы в конце сентября. Анализ внедренного трояна (Android.Phantom.2.origin) показал, что он может работать в двух режимах: signaling и phantom.

В последнем случае зловред незаметно для жертвы использует встроенный браузер на основе WebView и по команде с C2-сервера загружает целевые сайты для клик-фрода, а также файл JavaScript с готовым сценарием и ML-фреймворком TensorFlow для выявления нужных элементов страниц и автоматизации процесса.

ИИ-модель для TensorFlow загружается с внешнего сервера в директорию установленного приложения. Для защиты C2-коммуникаций используется шифрование (AES-ECB).

В режиме signaling троян использует виртуальный экран и делает скриншоты. Он также использует WebRTC для прямого подключения к своему серверу и запускает видеотрансляцию реального времени, что позволяет оператору удаленно управлять браузером: кликать, скролить, осуществлять ввод в веб-формы.

В середине октября в каталоге Xiaomi GetApps появилось еще одно обновление: в троянизированные игры бы добавлен модуль Android.Phantom.5. На поверку довесок оказался дроппером с встроенной полезной нагрузкой Android.Phantom.4.origin.

Последний состоит из двух идентичных модулей, привязанных к разным внешним источникам, и обеспечивает загрузку менее замысловатых кликеров (просто грузят сайты в WebView и имитируют действия реального посетителя), а также библиотеки с Java API, необходимой для использования WebRTC на Android.

Исследователи обнаружили и другие источники распространения Android.Phantom: сайты Spotify Plus и Pro, Apkmody, Moddroid, их телеграм-каналы, а также серверы Discord, админы которых предлагают сомнительные ссылки для скачивания модов.

 

Анализ троянизированных версий Deezer (аналог Spotify) выявил еще двух представителей нового зловредного семейства: загрузчика Android.Phantom.1.origin и шпиона Android.Phantom.5.origin, собирающего информацию о зараженном устройстве (номер телефона, местоположение, список установленных программ и т. п.).

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru