MaxPatrol SIEM позволяет выявлять аномалии в активности пользователей

MaxPatrol SIEM позволяет выявлять аномалии в активности пользователей

MaxPatrol SIEM позволяет выявлять аномалии в активности пользователей

В MaxPatrol SIEM загружен пакет экспертизы, который позволяет выявлять аномалии в активности пользователей в Microsoft Active Directory. Такие активности внутри сети могут свидетельствовать о развитии атаки на IT-инфраструктуру организации, что может привести к неограниченному контролю в управлении учетными записями и компьютерами локальной сети.

Новые правила корреляции, вошедшие в пакет экспертизы, выявляют действия злоумышленника с помощью профилирования активности пользователей. Для каждой учетной записи и сетевого узла в инфраструктуре автоматически формируется модель поведения на основе истории легитимных действий. Когда пользователь совершит отклоняющееся от модели действие, MaxPatrolSIEM зарегистрирует аномалию.

На данный момент реализовано три сценария:

  • вход в систему Windows,
  • обращение к сетевым ресурсам общего доступа и именованным каналам,
  • запрос сессионных билетов для аутентификации через Kerberos.

Если любой из перечисленных выше сценариев выполнен успешно и реализуется от имени учетной записи или с сетевого узла, которые не выполняли таких действий на протяжении длительного времени, оператор MaxPatrol SIEM получит уведомление об инциденте ИБ с описанием типа и ключевых атрибутов аномалии.

Эксперты Positive Technologies планируют постепенно расширять набор правил корреляции для выявления аномальной активности в инфраструктуре. В течение месяца будет добавлено правило для выявления запуска подозрительных для узла процессов от имени учетной записи с максимальными привилегиями в системе.

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru