Новый сервис сбора форензики Illusive Networks повысит эффективность SOC

Новый сервис сбора форензики Illusive Networks повысит эффективность SOC

Новый сервис сбора форензики Illusive Networks повысит эффективность SOC

Illusive Networks представляет новые возможности моментального сбора форензики в рамках развития технологий для оптимизации SOC. Аналитики SOC сегодня сталкиваются с существенным увеличением числа алертов и инцидентов. Сотрудники, ответственные за расследование инцидентов, ежедневно тратят часы рабочего времени на анализ информации из разрозненных инструментов и систем, стараясь обнаружить контекстные данные, необходимые для подтверждения инцидента. Функционал моментального сбора форензики Illusive Networks позволяет точечно собирать релевантные данные в режиме реального времени и сокращает время реагирования на 90%. Это позволяет аналитикам SOC уделять больше внимания корреляции, анализу и устранению последствий атак.

Используя функционал Forensics On Demand от Illusive Networks, аналитики SOC могут более эффективно использовать то время, которое ранее затрачивалось на ручную деятельность, типичную для процессов проверки алертов, обогащения тикетов, расследования и приоритизации угроз, при этом получая эффективный инструмент реагирования на инциденты. Благодаря безагентной технологии Illusive аналитики второго уровня, которым поручено выявлять ложные срабатывания, могут в любое время инициировать сбор форензики на любой целевой машине. За несколько секунд Illusive предоставляет аналитикам точные данные, который ранее приходилось собирать в течение нескольких часов в ручном режиме.

Аналитики также получают необходимый контекст, необходимый для принятия решений по приоритизации алертов. Детальная форензика, собранная непосредственно с машины — источника атаки, дает представление о том, где в сети скрывается злоумышленник и как далеко он находятся от привилегированных учетных данных или критичных систем. Например, один из клиентов Illusive Networks, международная компания в сфере энергетики, смогла значительно сократить время расследования и получить полный таймлайн развития каждого инцидента благодаря функционалу моментальной форензики.

Платформа Illusive предоставляет детальную хронологию артефактов, выявляет неверные конфигурации и уязвимости, обнаруживает взломы и подключения в реальном времени. Форензика может быть собрана из любого сгенерированного системой события безопасности, включая другие решения кибербезопасности, в том числе EDR и SIEM.

API-интерфейс для сбора форензики Illusive Networks обеспечивает встраивание функционала в системы класса SOAR и интеграцию с существующими процессами организаций. Благодаря обширной, детальной информации, собираемой с любого компьютера, группы реагирования на инциденты SOC имеют возможность экономить время и деньги за счет сокращения числа агентов, необходимых для расследования атак. Это увеличивает количество событий, которые они могут эффективно расследовать и минимизирует профессиональное выгорание, которое часто встречается в SOC из-за непрерывного потока ложных срабатываний.

Офер Исраэль, генеральный директор Illusive Networks, сказал:

«Решения по кибербезопасности полагаются на постоянную агрегацию данных, что приводит к огромному количеству алертов и перегрузке аналитиков. Позволяя аналитикам собирать форензику по запросу с любого компьютера и в любое время, мы избавляем их от необходимости затрачивать время на анализ нерелевантной информации. Платформа Illusive генерирует небольшое число более значимых алертов, позволяя организациям сосредоточиться на приоритетных инцидентах, уменьшить выгорание в SOC и, в конечном итоге, снизить издержки, связанные с эффективным выявлением атак».

Для получения дополнительной информации вы можете прочитать краткое описание возможности по ссылке или заказать демо Illusive Networks. Дистрибьютором Illusive Networks в России и странах СНГ является компания Тайгер Оптикс.

ИИ научился находить владельцев скрытых аккаунтов в соцсетях

Искусственный интеллект, который многим кажется удобным помощником для работы и поиска информации, оказался ещё и очень полезным инструментом для деанонимизации. Новое исследование показало, что большие языковые модели могут заметно упростить поиск владельцев анонимных аккаунтов в соцсетях.

Схема такая: ИИ анализирует всё, что человек пишет в анонимном профиле, вычленяет характерные детали, а потом ищет совпадения на других платформах, где пользователь уже выступает под настоящим именем или хотя бы менее скрытно. И во многих тестах такой подход срабатывал довольно точно.

Авторы исследования, Саймон Лермен и Даниэль Палека, прямо говорят: большие языковые модели сделали подобные атаки не только возможными, но и экономически оправданными. По их мнению, это заставляет буквально заново пересмотреть представление о том, что вообще можно считать конфиденциальностью в интернете.

В рамках эксперимента исследователи «скармливали» модели анонимные аккаунты и просили собрать максимум доступной информации. Дальше ИИ сопоставлял детали из постов с другими открытыми источниками. Пример, который приводят авторы, выглядит почти бытовым: человек пишет о проблемах в школе и о прогулках с собакой по кличке Бисквит в парке Мишен Долорес. Для живого человека это может быть просто набор мелочей. Для ИИ — уже почти готовый пазл.

Дальше модель ищет, где ещё в интернете встречается такой же набор деталей, и с высокой вероятностью связывает анонимный аккаунт с конкретным человеком. И это, пожалуй, самое неприятное в истории: ничего взламывать тут не нужно. Достаточно открытых данных и модели, которая умеет быстро собирать разрозненные кусочки в цельную картину.

Исследователи отдельно предупреждают, что такая технология может использоваться не только мошенниками, но и государственными структурами для слежки за активистами и другими людьми, которые стараются высказываться анонимно.

А для киберпреступников это ещё и удобный путь к целевым атакам — например, к персонализированному фишингу, когда жертве пишут так убедительно, будто сообщение отправил знакомый человек.

По сути, ИИ делает массовое OSINT-наблюдение куда доступнее. Раньше для такой работы нужны были время, навыки и терпение. Теперь во многих случаях хватает публично доступной модели и подключения к интернету. Именно это и вызывает тревогу у специалистов по кибербезопасности.

Впрочем, исследователи и эксперты подчёркивают, что ИИ тут не всесилен. Большие языковые модели всё ещё ошибаются, а иногда и откровенно фантазируют. Из-за этого возможны ложные совпадения, когда человека могут ошибочно связать с аккаунтом, к которому он вообще не имеет отношения. И это уже отдельный риск, особенно если речь идёт о политических темах или публичных обвинениях.

Ещё одна важная проблема в том, что для деанонимизации могут использоваться не только соцсети. По словам экспертов, в дело могут идти и другие открытые данные: статистические публикации, записи, сведения о поступлении, медицинские наборы данных и другие массивы информации, которые раньше считались достаточно обезличенными. В эпоху ИИ этого обезличивания может уже не хватать.

В качестве первых мер защиты авторы советуют платформам жёстче ограничивать массовый сбор данных: вводить лимиты на выгрузку пользовательской информации, отслеживать автоматический скрейпинг и ограничивать массовый экспорт данных.

А обычным пользователям рекомендация простая: чуть внимательнее относиться к тому, какие повторяющиеся детали о себе они оставляют в открытом доступе.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru