CyberART стал партнером Positive Technologies в рамках MSSP-программы

CyberART стал партнером Positive Technologies в рамках MSSP-программы

CyberART стал партнером Positive Technologies в рамках MSSP-программы

Оператор сервисов киберзащиты CyberART (входит в ГК InnoSTage) запустил коммерческие сервисы по мониторингу событий ИБ на базе MaxPatrol SIEM. Сервисы ориентированы на широкий круг компаний, в том числе на финансовые и энергетические, на государственный сектор. Они помогают в обеспечении защиты объектов критической информационной инфраструктуры, а также в повышении безопасности информации во всех других ключевых компьютерных системах.

Одна из ключевых компетенций ГК InnoSTage — реализация проектов и сервисов по защите информации. CyberART предоставляет сервисы киберзащиты в рамках задач по мониторингу информационной безопасности и предотвращению киберинцидентов. Сотрудничество с Positive Technologies позволит специалистам группы компаний расширить спектр сервисов для клиентов. Важно, что компании-клиенты получат сразу несколько преимуществ:

  • качественные услуги на базе высокотехнологичного решения от лидера российского рынка;
  • ежемесячно пополняемые правила обнаружения актуальных угроз в виде пакетов экспертизы в MaxPatrol SIEM;
  • расширенную аналитику CyberART – обладая глубокими знаниями об инфраструктуре заказчиков, специалисты помогут адаптировать пакеты правил с учетом всех особенностей компании-клиента, что позволит выявлять даже сложные нетиповые компьютерные атаки и эффективно им противодействовать;
  • решение задач по реализации требований регуляторов в соответствии с 187-ФЗ (Федеральным законом «О безопасности критической информационной инфраструктуры Российской Федерации»;
  • гибкую модель лицензирования.

«При поддержке партнера мы расширяем сервисы нашего SOC в области мониторинга - фундамента для построения эффективной защиты компании-заказчика. MSSP-сотрудничество с Positive Technologies обеспечивает нас гибкостью в работе с клиентами. В рамках проектов по информационной безопасности компании будут получать не только эффективную технологию, но и основанные на многолетней практике и опыте знания наших специалистов по контролю и мониторингу событий безопасности. Также в дополнение к нашему опыту мы сможем предоставить комфортную модель лицензирования от одного из ведущих вендоров на рынке кибербезопасности», - комментирует Айдар Гузаиров, директор ГК InnoSTage.

«Positive Technologies реализует программу MSSP-партнерства с 2017 года. Мы очень тщательно подходим к определению партнеров MSSP-программы. CyberART соответствует всем требованиям – компания имеет действующие сертификаты на техническую поддержку MaxPatrol SIEM и, самое главное, сертифицированных специалистов, отлично знающих, как наш продукт может решать задачи обеспечения безопасности клиентов», – комментирует Максим Филиппов, директор по развитию бизнеса Positive Technologies в России.

Группа компаний InnoSTage в рамках партнёрства с компанией Positive Technologies также имеет специализации по PT Application Firewall — гибкому и точному инструменту для всесторонней защиты от веб-атак, а также по PT Industrial Security Incident Manager (системе управления киберинцидентами АСУ ТП).

Positive Technologies научила ИИ замечать подозрительные сценарии в коде

Positive Technologies сообщила о разработке нейросети MOLOT, предназначенной для поиска вредоносного кода в проектах на Python, JavaScript и TypeScript. Технология уже используется в составе анализатора исходного кода PT Application Inspector версии 6.0.

В отличие от традиционных инструментов статического анализа, которые ищут опасные конструкции по заранее заданным правилам, новая модель анализирует последовательность действий, выполняемых программой.

Нейросеть оценивает не отдельные фрагменты кода, а их совокупность и пытается определить, формируют ли они подозрительный сценарий.

Проблема, которую пытаются решить разработчики, связана с так называемым намеренно внедрённым вредоносным кодом. В отличие от обычных уязвимостей, такой код не содержит ошибок, которые можно эксплуатировать извне. Он работает как легитимная часть приложения и использует те же права доступа, что и остальная программа.

 

По словам специалистов, именно поэтому многие подобные закладки остаются незамеченными при стандартных проверках безопасности.

Отдельные действия вредоносного кода сами по себе обычно не вызывают подозрений. Чтение файла, обращение к сети, шифрование данных или запуск процесса встречаются в тысячах обычных приложений. Однако если программа, например, считывает логины и пароли, кодирует их и затем отправляет на внешний сервер, такая последовательность уже может указывать на вредоносную активность.

 

Для анализа MOLOT строит цепочку действий программы — обращений к файлам, сетевых запросов, запуска процессов, использования криптографических функций и других операций. Затем эта последовательность передаётся в нейросеть, которая обучена отличать типичные сценарии работы приложений от поведения, характерного для вредоносного кода.

В компании утверждают, что тестирование проводилось на вредоносных пакетах из репозиториев PyPI и npm. По словам разработчиков, в ряде тестов модель показала более высокую точность по сравнению с существующими аналогами с открытым исходным кодом.

Одной из особенностей системы стала возможность объяснять свои выводы. Помимо самого вердикта нейросеть показывает строки кода, которые повлияли на решение. Это позволяет специалисту быстро перейти к подозрительному фрагменту и самостоятельно проверить результаты анализа.

Интерес к подобным инструментам растёт на фоне увеличения числа атак через цепочки поставок ПО, вредоносные пакеты в публичных репозиториях и распространения ИИ-инструментов для генерации программного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru