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.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru