MaxPatrol SIEM теперь выявляет атакующих на этапе сбора данных

MaxPatrol SIEM теперь выявляет атакующих на этапе сбора данных

MaxPatrol SIEM теперь выявляет атакующих на этапе сбора данных

Пользователи системы MaxPatrol SIEM теперь могут выявлять злоумышленников на этапе, когда они собирают данные о скомпрометированной сети, чтобы развивать свою атаку. Для этого в MaxPatrol SIEM загружен пакет экспертизы с правилами обнаружения атак, проводимых с использованием тактики «Разведка» (Discovery) по модели MITRE ATT&CK.

После получения постоянного доступа к сети жертвы злоумышленникам требуется определить, где в инфраструктуре они находятся, что их окружает и что они могут контролировать. Во время разведки атакующие собирают данные о скомпрометированной системе и внутренней сети, и это помогает им сориентироваться, чтобы решить, как действовать дальше. Для этого злоумышленники часто используют встроенные инструменты операционных систем.

Новый пакет экспертизы включает в себя правила детектирования 15 популярных техник разведки. Теперь пользователи смогут обнаружить активность злоумышленников еще во время их попыток получить список учетных записей домена, сведения о парольной политике, перечень установленных приложений и служб, информацию о состоянии средств защиты.

«Отличить активность атакующих, которые проводят разведку, от легитимных запросов обычных пользователей непросто, — комментирует Антон Тюрин, руководитель отдела экспертных сервисов PT Expert Security Center. — Если злоумышленники действуют под учетной записью реального пользователя и используют встроенные утилиты, то их активность, как правило, теряется в потоке событий. Новый пакет экспертизы поможет обратить внимание специалистов по ИБ на события, которые на первый взгляд могут не вызывать подозрений».

Пакет экспертизы, посвященный тактике «Разведка» (Discovery), — это пятый пакет с правилами обнаружения атак по модели MITRE ATT&CK; всего в матрице ATT&CK описано 12 тактик. Пакеты, ранее загруженные в MaxPatrol SIEM, продолжают пополняться правилами по мере появления новых способов обнаружения атак. Так, одновременно с выходом пятого пакета экспертизы первый пакет из серии получил 14 правил корреляции для выявления техник выполнения кода и обхода защиты.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru