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.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Шпион Cuckoo атакует как Intel-, так и Arm-версии устройств на macOS

Cuckoo — новая вредоносная программа, атакующая как Intel-, так и Arm-версии компьютеров на macOS. Вредонос представляет собой классический шпионский софт, пытающийся закрепиться в системе и отправить оператору данные жертвы.

Исследователи из Kandji, первыми обнаружившие Cuckoo, утверждают, что зловред является универсальным бинарником Mach-O, способным работать на macOS-устройствах как с чипами Intel, так и M-серией процессоров.

Пока специалисты затрудняются сказать, какой именно способ распространения задействуют операторы Cuckoo, однако известно, что бинарник шпионского софта размещён на ресурсах dumpmedia[.]com, tunesolo[.]com, fonedog[.]com, tunesfun[.]com и tunefab[.]com.

Сами сайты предлагают платные и бесплатные версии приложений, вытаскивающих музыку из стриминговых сервисов и переводящие её в формат MP3.

На деле с этих ресурсов скачивается образ диска, который в случае запуска собирает информацию о компьютере. Интересно, что проверяется страна: вредонос запускается на устройствах пользователей из Армении, Белоруссии, Казахстана, России, Украины. Cuckoo стартует только после успешной проверки языка системы.

Шпионский софт пытается закрепиться в ОС через LaunchAgent. Ранее к такой же технике прибегали другие зловреды: RustBucket, XLoader, JaskaGO. Кроме того, Cuckoo использует приложение osascript для отображения фейкового окна ввода пароля (нужно для повышения прав в системе).

«Вредоносная программа пытается добраться до файлов, связанных с определённым софтом. Задача — собрать как можно большее количество информации», — пишут специалисты.

В частности, Cuckoo интересуют данные связки ключей iCloud, Заметок, веб-браузеров, криптокошельков, а также программ Discord, FileZilla, Steam и Telegram.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru