MaxPatrol SIEM помог Solar JSOC выявить десять целевых атак (APT)

MaxPatrol SIEM помог Solar JSOC выявить десять целевых атак (APT)

MaxPatrol SIEM помог Solar JSOC выявить десять целевых атак (APT)

Специалисты компании «Ростелеком-Солар», отвечающие за работу центра мониторинга и реагирования на киберинциденты Solar JSOC, оценили использование системы MaxPatrol SIEM, разрабатываемой экспертами Positive Technologies. Уже более двух лет MaxPatrol SIEM помогает выявлять опасные кибератаки APT-группировок.

В частности, как отметили представители «Ростелеком-Солар», с помощью решения от Positive Technologies удалось обнаружить десять целевых кибератак, а также несколько сотен рассылок вредоносных программ, целью которых были госкорпорации и КИИ.

MaxPatrol SIEM обеспечивает Solar JSOC непрерывным потоком обрабатываемых событий, который на сегодняшний день составляет более 150 тыс. в секунду.

В «Ростелеком-Солар» подчеркнули, что центр мониторинга и реагирования на киберинциденты задействует MaxPatrol SIEM с конца 2017 года. В числе заказчиков, использующих это решение, есть более 30 крупных госорганизаций и ведомств, а также ряд промышленных компаний.

Помимо этого, эксперты Solar JSOC сообщили, что MaxPatrol SIEM в ходе внедрения прошёл тестирование на высоконагруженных системах. Более того, благодаря специальной адаптации к процессам SOC специалисты смогли создавать собственные способы выявления киберугроз.

За время работы с MaxPatrol SIEM эксперты «Ростелеком-Солар» смогли написать более 300 правил выявления атак. Дополнительно подчёркивается, что решение Positive Technologies интегрировали с тремя IRP.

Что касается самих атак, Максим Филиппов из Positive Technologies отметил следующие тенденции:

«68% APT-атак группировки направляют на государственные учреждения, 59% — на промышленные компании и 41% — на ТЭК».

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