Positive Technologies выпустила A-SIEM для выявления киберинцидентов

Positive Technologies выпустила A-SIEM для выявления киберинцидентов

Positive Technologies выпустила A-SIEM для выявления киберинцидентов

АО «Аэронавигационные и информационные системы» и Positive Technologies заключили соглашение о технологическом партнерстве и разработали совместное решение — A-SIEM, предназначенное для выявления инцидентов кибербезопасности в режиме реального времени. Программно-аппаратный комплекс построен на базе системы MaxPatrol SIEM и ряда решений «АИС», адаптирующих ее к нуждам государственной корпорации «Ростех». Комплекс позволит выявлять актуальные угрозы, проводить ретроспективный анализ и мониторинг кибербезопасности в распределенных инфраструктурах, детектировать подозрительную активность и своевременно выявлять факт кибератаки.

«Наша задача состояла в том, чтобы системно решить проблему кибербезопасности в аэронавигационном и информационном кластерах на основе лучших отечественных технологий. Созданное решение полностью разрабатывается в России, все его компоненты — программное обеспечение, инжиниринг, сервисы в области информационной безопасности и прочее — разрабатываются и будут внедряться российскими инженерами», — поясняет Андрей Горобец, руководитель подразделения информационной безопасности АО «Аэронавигационные и информационные системы».

Новая система может использоваться для мониторинга киберинцидентов в наиболее значимых сегментах аэронавигационной и других высокотехнологичных отраслей. Аппаратная часть, построенная на базе платформы x86, рассчитана на установку операционных систем, баз данных, компонентов MaxPatrol SIEM и отличается компактностью и высокой эффективностью. Версия MaxPatrol SIEM, предустановленная на сервере производства «АИС», по своим функциям полностью идентична актуальной версии продукта и получает все соответствующие обновления (включая пакеты экспертизы) в штатном режиме.

Пользователи программно-аппаратного комплекса смогут выявлять самые актуальные угрозы с помощью обновлений пакетов экспертизы и получат полную картину IT-инфраструктуры благодаря технологии детальной инвентаризации. Также продукт поддерживает иерархические инсталляции, что позволяет получать актуальные данные о состоянии ИБ во всей организации в любой момент и выявлять распределенные атаки на инфраструктуру отдельного подразделения или целого предприятия. С помощью индикаторов компрометации пользователи смогут проводить ретроспективный анализ событий ИБ и таким образом выявлять атаки, произошедшие в прошлом, и предотвращать их развитие. Комплекс содержит ежедневно пополняемую базу индикаторов Positive Technologies, а также поддерживает индикаторы, разработанные «Лабораторией Касперского» и Group-IB.

«Партнерство с "АИС" — значимый этап развития нашей SIEM-системы: реализуемые коллегами высокотехнологичные проекты имеют особое значение для одной из ключевых отраслей отечественной промышленности, требуют использования продукта, одобренного на уровне государства для защиты наиболее уязвимых с точки зрения безопасности объектов. Совместное решение не имеет аналогов и, по нашим оценкам, потенциально может занять значительную нишу среди решений по информационной безопасности как на предприятиях Государственной корпорации "Ростех", так и на рынке России», — отмечает Максим Филиппов, директор по развитию бизнеса компании Positive Technologies в России.

Программно-аппаратный комплекс протестирован экспертами «АИС» совместно со специалистами Positive Technologies и показал высокую производительность и надежность. Первые его поставки ожидаются в I квартале 2020 года.

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

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox появилась новая модель машинного обучения, которая помогает выявлять неизвестные и скрытые вредоносные программы. Песочница анализирует поведение программ по сетевой активности и может заметить угрозы, которые не удаётся поймать обычными методами.

Разработчики отмечают, что один из самых надёжных способов обнаружить зловред — это изучение подозрительных следов в сетевом трафике.

Новая ML-модель как раз обучена отличать «чистые» данные от вредоносных, разбирая пакеты и фиксируя нетипичные признаки поведения.

За последние полгода в песочницу добавили сотни новых правил и сигнатур для анализа трафика, что позволило расширить набор инструментов для поиска программ-вымогателей и атак нулевого дня.

Ещё одно заметное нововведение — проверка QR-кодов. Согласно исследованию, почти половина писем с QR-ссылками содержит зловред или спам. Теперь система может извлекать такие ссылки из писем и вложений и анализировать их на предмет угроз.

Появилась и дополнительная гибкость для специалистов по безопасности: можно писать собственные YARA-правила, настраивать очередь проверки и задавать приоритеты анализа в зависимости от источника или типа файла.

Кроме того, PT Sandbox научилась работать с S3-совместимыми облачными и локальными хранилищами — это позволяет проверять безопасность загружаемых данных вроде кода, изображений или архивов.

И наконец, через веб-интерфейс теперь можно вручную запускать поведенческий анализ отдельных файлов. Это даёт возможность глубже исследовать подозрительные объекты и быстрее реагировать на потенциальные атаки.

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