Вышел UserGate Log Analyzer, развёртывается отдельно от шлюза UserGate

Вышел UserGate Log Analyzer, развёртывается отдельно от шлюза UserGate

Вышел UserGate Log Analyzer, развёртывается отдельно от шлюза UserGate

Компания UserGate официально анонсирует выпуск UserGate Log Analyzer (UserGate LogAn). Продукт дополняет функциональность серверного решения UserGate и предназначен для агрегации данных, связанных с анализом инцидентов безопасности, а также для осуществления мониторинга событий и создания отчетов. UserGate Log Analyzer развертывается отдельно от шлюза безопасности UserGate, что позволяет обеспечивать высокую надежность и хорошую масштабируемость системы и агрегировать данные с нескольких серверов.

Использование отдельного сервера для анализа данных снижает нагрузку на межсетевые экраны и позволяет обрабатывать больший объем данных. Также продукт умеет собирать информацию со сторонних систем, поддерживающих работу по протоколу SNMP v2 и v3. UserGate Log Analyzer совместим UserGate 5.0.6R7.

На основании полученных данных решение UserGate Log Analyzer осуществляет глубокий анализ произошедших событий безопасности, определяет и отслеживает подозрительные активности отдельных пользователей или хостов, что в том числе необходимо для соответствия современной концепции SOAR (Security Automation, Orchestration and Response). Администратор, настраивая UserGate, может указать какие типы событий пересылаются для анализа в Log Analyzer:

  • Журнал событий;
  • Журнал системы обнаружения вторжений;
  • Журнал трафика, события АСУ ТП;
  • События из журнала веб-доступа.

В секции подготовки отчетов находятся готовые шаблоны, с помощью которых и происходит обработка. Также секция содержит выполненные по запросу администратора отчеты и правила их обработки.

UserGate Log Analyzer предлагает готовые шаблоны отчетов по следующим категориям:

  • Captive Portal;
  • Системные события;
  • Система обнаружения вторжений (СОВ);
  • Сетевая активность;
  • Веб-портал;
  • Трафик;
  • Веб-активность.

Сформированные отчеты могут автоматически отправляться по электронной почте администратору и другим уполномоченным лицам. Отправка возможна по расписанию в требуемое время и указанный день недели. Журналы могут отправляться на внешние системы SIEM. Одно из основных отличий UserGate Log Analyzer от встроенного сервера статистики является возможность создавать собственные настраиваемые отчеты.

Использование отчетов из различных категорий позволяет выявить потенциальные угрозы на основе анализа произошедших событий. Решение UserGate Log Analyzer позволяет сопоставить результаты отчетов с установленными параметрами, и обеспечить соответствие инфраструктуры требованиям корпоративной политики безопасности.

Хакеры надели маски ChatGPT и DeepSeek для атак на российские сайты

Злоумышленники маскируют вредоносные запросы к веб-приложениям российских компаний под трафик популярных ИИ-ассистентов. По данным Solar WAF, в ход пошли имена DeepSeek, ChatGPT, Perplexity, Claude и Grok. Для маскировки атакующие подменяют HTTP-заголовок User-Agent, по которому сервер определяет обращающееся к нему приложение.

В запросах указывались значения DeepSeekBot, ChatGPT-User, Perplexity-User, Claude-User и GrokBot. Однако за громкими названиями скрывались сканирование уязвимостей и попытки атак.

Первые подобные обращения специалисты зафиксировали 12 августа 2026 года под видом DeepSeekBot. С 27 августа к маскараду присоединились остальные ассистенты. В июне и июле трафика с такими идентификаторами в анализируемой выборке Solar WAF не наблюдалось.

Главный расчёт злоумышленников строится на доверии. Владельцы сайтов всё чаще воспринимают ИИ-агентов как источник клиентов, лидов и полезного трафика, поэтому могут применять к ним менее строгие правила. Проблема в том, что User-Agent не является удостоверением личности: написать там ChatGPT-User способен кто угодно.

Согласно данным «Солара», в 53% выявленных случаев злоумышленники пытались проводить DNS Rebinding, способный заставить систему обращаться к внутренним ресурсам. Ещё 12% запросов были связаны с попытками утечки данных, 4% — с Path Traversal для доступа к файлам за пределами разрешённых каталогов. Остальные 31% включали другие техники, в том числе старые добрые SQL-инъекции.

Эксперты прогнозируют дальнейшее усложнение атак с применением ИИ, включая уникальные сценарии, которые могут не распознаваться сигнатурами.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru