Anomali выпустила бесплатный набор киберразведки по COVID-19

Anomali выпустила бесплатный набор киберразведки по COVID-19

Anomali выпустила бесплатный набор киберразведки по COVID-19

Компания Anomali, лидер в области практического применения киберразведки, в ответ на растущую угрозу кибератак на тему коронавируса (COVID-19) публично выпустила более 6.000 индикаторов компрометации (IOC), связанных с пандемией. Индикаторы были собраны, проверены и подтверждены аналитиками Anomali. Кроме того, Anomali выпустила соответствующий сводный отчет по угрозам, содержащий описание обнаруженных атак и хакерский кампаний.

Набор данных доступен по этой ссылке. Ресурс, доступный для свободного скачивания, содержит практический набор данных, который позволяет детектировать киберугрозы, связанные с COVID-19, а также злоумышленников, стремящихся извлечь выгоду из пандемии. Индикаторы представлены в формате, удобном для немедленного использования всеми организациями в средствах защиты информации с целью быстрой и упреждающей блокировки выявленных угроз.

Доступ к киберразведке по COVID-19 для существующих клиентов Anomali

Существующие клиенты Anomali получили автоматический доступ к двум ключевым ресурсам по атакам на тему COVID-19 в рамках платформы киберразведки ThreatStream:

  • Модель угроз Anomali по кампаниям COVID-19. Постоянно обновляемая модель угроз содержит структурированное описание злоумышленных кампаний, группировок, вредоносных программ, используемые техники в классификации модели MITRE ATT&CK и другие данные.
  • Сводный отчет Anomali по угрозам COVID-19. В интерактивном сводном отчете Anomali по COVID-19 содержится как краткое изложение всех отслеживаемых атак, связанных с COVID-19, так и более 6.000 уникальных индикаторов компрометации (IOC), которые можно незамедлительно применять в текущей работе.

Открытый доступ к киберразведке Anomali по COVID-19

Аналитики Anomali обнаружили 6.200 индикаторов взлома (IOC) и по меньшей мере 15 различных кампаний, связанных с 11 злоумышленными субъектами, распространяющими 39 различных семейств вредоносных программ с использованием 80 различных методов MITRE ATT&CK. Кроме того, по мнению Anomali, учитывая всплеск злонамеренной активности, связанной с COVID-19, в сочетании с усилиями правительств и организаций по обеспечению социального дистанцирования и удаленной работы, угроза фишинговых кампаний, связанных с COVID-19 будет продолжать расти.

Как можно применить набор данных Anomali в практической работе?

Собранный комплект данных был проверен и нормализован аналитиками Anomali, что позволяет организациям получить высококачественные индикаторы компрометации (IOC), немедленно пригодные для использованы в стеках безопасности для быстрой упреждающей блокировки и оповещения об угрозах.

Средства защиты информации, которые могут быть усилены этими данными, включают системы SIEM, EDR, межсетевые экраны, DNS-серверы, платформы SOAR и многие другие СЗИ.

Модель угроз  Anomali по кампании COVID-19 и сводный отчет по COVID-19 предназначены для использования совместно с Anomali ThreatStream, платформой анализа угроз, которая позволяет организациям собирать, курировать, анализировать и распространять многочисленные фиды киберразведки в рамках повседневной деятельности департаментов безопасности и SOC. В отчете по угрозам все IOC, связанные с COVID-19, были помечены тэгами «COVID-19» и «Coronavirus». Это позволяет пользователям ThreatStream создавать простое правило для автоматической отправки этих IOC на СЗИ, обеспечивая защиту от атак в режиме реального времени. Например, когда конечный пользователь щелкает ссылку в фишинговом письме на тему COVID-19, клиенты Anomali, которые активировали этот набор данных, автоматически блокируют фишинговый URL-адрес, избегая риска компрометации.

«Anomali признает эту пандемию как особенно напряженное время для специалистов по кибербезопасности, и так загруженных рисками, с которыми мы сталкиваемся постоянно. Учитывая это, мы хотим обеспечить самое широкое распространение этого набора киберразведки независимо от того, являются ли организации нашими нынешними клиентами или нет», — сказал Хью Нджеманзе, генеральный директор Anomali.

Гарда NDR научилась искать скрытые атаки по поведению хостов

Компания «Гарда» обновила систему анализа сетевого трафика и выявления угроз «Гарда NDR». В новой версии появились механизмы автоматической оценки риска для хостов и кластеризации устройств на основе машинного обучения.

Главная идея обновления заключается в том, чтобы помочь специалистам по информационной безопасности быстрее находить действительно подозрительные события среди большого количества сетевой активности.

Для этого система анализирует поведение устройств в сети и группирует их по схожим признакам. Если один из хостов начинает заметно отличаться от других устройств своего кластера, это может указывать на аномалию или потенциальный инцидент.

Такой подход позволяет выявлять нестандартные сценарии атак, которые не всегда обнаруживаются классическими сигнатурными средствами защиты.

Параллельно в продукте появился риск-скоринг хостов. Вместо длинного списка разрозненных уведомлений аналитик получает ранжированный перечень узлов с оценкой потенциального уровня риска.

Для формирования этой оценки используются сразу несколько источников данных: сетевой трафик, телеметрия NetFlow, сигнатурный анализ, индикаторы компрометации и данные от механизмов Deception.

В компании отмечают, что подобное сочетание кластеризации и автоматической оценки риска реализовано в российских NDR-решениях впервые.

Обновление затронуло и другие компоненты системы. В продукт добавили поддержку цифровых отпечатков JA4 для анализа зашифрованного трафика, а также новую ML-модель для выявления автоматически сгенерированных доменов (DGA), которые часто используются для связи зловредов с управляющими серверами.

Кроме того, разработчики упростили развёртывание решения. В системе появились графический мастер установки и механизм автоматической загрузки политик из архивов. Также были расширены возможности интеграции с SIEM-платформами и доработан пользовательский интерфейс.

По данным компании, изменения затронули и процессы расследования инцидентов. Ряд операций теперь требует меньше действий со стороны аналитиков, что должно сократить время на обработку событий безопасности и снизить вероятность пропуска важных сигналов на фоне большого количества уведомлений.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru