В Office 365 Outlook обнаружены скрытые API для логирования активности

В Office 365 Outlook обнаружены скрытые API для логирования активности

В Office 365 Outlook обнаружены скрытые API для логирования активности

Слухи о встроенных в Office 365 возможностях скрытой записи активности пользователей недавно подтвердились. О скрытых API стало известно благодаря отчету, который опубликовали исследователи CrowdSrtike.

Так называемые Activities API корпорация Microsoft внедрила в помощь цифровой криминалистики, предполагается, что они помогут расследовать взломы корпоративной почты и другие утечки данных.

Скрытые API отвечают за ведение подробного логирования активности пользователя за шесть месяцев. Причем отключение журналирования никак не повлияет на работу этой функции.

Со стороны внедрение таких скрытых возможностей смахивает на типичные приемы спецслужб, однако такая связь пока не доказана. На данный момент непонятно, кто именно имел доступ к Activities API, есть основания полагать, что некоторые компании, специализирующиеся на цифровой криминалистике, знали о наличии этого инструмента в Office 365.

Специалисты окрестили скрытые возможности Office 365 Magic Unicorn («Волшебный единорог»). Эксперты даже создали специальный инструмент для парсинга логов, собранных Activities API — он получил имя Magic-Unicorn-Tool и доступен на GitHub.

Как описывают исследователи в своем отчете, API получает информацию об активности Office 365 Outlook через Exchange Web Services (EWS). Доступ к нему может получить любой, кто знает конечную точку и специфический HTTP-заголовок.

CrowdStrike перечислила 30 видов логируемых активностей (однако на деле их может быть куда больше):

  • Delete: удаление письма
  • Forward: перенаправление письма
  • LinkClicked: нажатие на ссылку в письме
  • MarkAsRead: сообщение помечено как прочтённое
  • MarkAsUnread: сообщение помечено как непрочтённое
  • MessageDelivered: письмо доставлено в почтовый ящик
  • MessageSent: письмо отправлено из почтового ящика
  • Move: письмо перенесено
  • OpenedAnAttachment: открыто приложение
  • ReadingPaneDisplayEnd: отмена выделения для письма в панели просмотра
  • ReadingPaneDisplayStart: выбор выделения для письма в панели просмотра
  • Reply: ответ на письмо
  • SearchResult: генерация результатов поиска
  • ServerLogon: событие авторизации

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru