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 хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru