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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Шпионы атакуют ВС Белоруссии, используя бэкдор, работающий через Tor

Исследователи из Cyble обнаружили необычный Windows-бэкдор, раздаваемый под видом уведомления о переподготовке белорусских военнослужащих для нужд недавно созданных войск беспилотных авиационных комплексов.

Целью атак с применением зловреда, открывающего SSH-доступ через Tor, по всей видимости, является шпионаж.

Анализ показал, что распространяемый злоумышленниками документ «ТЛГ на убытие на переподготовку.pdf» на самом деле является архивным файлом, содержащим LNK с тем же русскоязычным именем и скрытую папку FOUND.000.

Ее содержимым оказался вложенный persistentHandlerHashingEncodingScalable.zip, который с помощью PowerShell-команд, встроенных в LNK, распаковывается в специально созданную папку %appdata%\logicpro.

При запуске вредонос вначале проверяет систему на наличие песочниц и автоматизированных средств анализа. При обнаружении враждебной среды дальнейшее исполнение откатывается; при благоприятном стечении обстоятельств жертве отображается маскировочный PDF-документ, а остальные действия выполняются в фоне.

 

Чтобы обеспечить себе постоянное присутствие, зловред с помощью командлета Register-ScheduledTask создает запланированные задания — на свой запуск при первом же входе жертвы в систему, а потом ежедневно в 10:21 AM UTC (13:21 по Москве).

Когда он активен, на порту 20321оживает служба SSH стараниями githubdesktop.exe, подписанного Microsoft (Windows-версия OpenSSH); удаленный доступ при этом возможен лишь по ключу RSA (публичный вшит в код зловреда). Дополнительно запускается SFTP с кастомными настройками для вывода данных.

Параллельно создается скрытый сервис Tor и организуется проброс портов для ряда Windows-служб с тем, чтобы обеспечить оператору анонимный доступ к различным системным ресурсам (в том числе по RDP и SMB).

Подключение к Tor реализовано через транспортный протокол obfs4, использующий шифрование. Подобный трюк позволяет скрыть вредоносный трафик, выдав его за обычную сетевую активность.

 

Найденный образец, по словам аналитиков, несколько похож на инструменты, используемые APT-группы Sandworm. Попыток загрузки дополнительного пейлоада или постэксплуатации тестирование не выявило.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru