Makves DCAP получил детектор аномалий на основе поведенческого анализа

Makves DCAP получил детектор аномалий на основе поведенческого анализа

Makves DCAP получил детектор аномалий на основе поведенческого анализа

Российская компания Makves, занимающаяся разработкой программного обеспечения для мониторинга и аудита информационных ресурсов предприятия, сообщила о выходе новой версии системы аудита и управления информационными активами — Makves DCAP.

По словам разработчиков, они расширили функциональность системы, увеличили её производительность и улучшили пользовательский интерфейс.

Одними из важных нововведений стали многоуровневая система поиска, упрощённая навигация между объектами и возможность выявлять лишние права доступа к конфиденциальным данным.

В новом релизе появилась дополнительная точка контроля активности сотрудников в сети, а также добавился новый раздел «Риски».

В весеннем обновлении Makves DCAP к уже существующим стандартам (152-ФЗ, GDPR, PII и пр.) добавлены «Банковская тайна» и «Медицинская тайна».

Помимо этого, специалисты поработали над детектором аномалий на основе поведенческого анализа пользователей. Makves DCAP изучает поведение пользователей корпоративной сети, составляет шаблон нормального поведения сотрудника и сигнализирует, если текущая активность отклоняется от стандартной.

В основу поведенческого анализа заложен статистический метод. Makves DCAP накапливает статистику по среднему количеству событий, которые совершает пользователь в течение часа и в течение дня. Если количество событий превышает условную норму, то система отправляет уведомление оператору системы.

Подробнее о новых функциях можно почитать на сайте Makves.

Подпишитесь на новости

68% инцидентов без аналитика: что обещает ИИ в MaxPatrol O2

Очередь инцидентов растёт, а дополнительных аналитиков из воздуха не выдают. Positive Technologies предлагает разгрузить SOC с помощью каскада ИИ-моделей MaxPatrol O2. По данным компании, система автоматически закрывает 68% инцидентов, тратя на каждый около 15-20 секунд. По оставшимся аналитик получает вердикт с объяснением менее чем за 15 минут.

Работа разделена на два этапа. Сначала ML-модели оценивают инциденты и закрывают ложные срабатывания.

Подозрительные случаи передаются ИИ-агенту: он строит гипотезу, проверяет её по событиям из разных источников и готовит отчёт. Получается распределение обязанностей, похожее на работу первой и второй линий SOC.

В отчёте приводятся собранные события и похожие инциденты с вердиктами. Каждый факт можно проследить до исходного события. Степень самостоятельности системы настраивается: например, автоматическое закрытие можно разрешить только для отдельных классов инцидентов.

Разработчик также заявляет о совпадении вердиктов MaxPatrol O2 с вердиктами облачного сервиса PT X, сверенными с решениями аналитиков, более чем в 98% случаев.

В планах компании сократить долю инцидентов, требующих ручной работы, до 10%. Продукт доступен в облачной версии и для развёртывания в инфраструктуре заказчика.

Аналитиков из SOC пока не вычёркивают. Им обещают убрать значительную часть рутины, чтобы до подозрительной активности руки доходили раньше, чем до отчёта о пропущенной атаке.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru