Kaspersky выпустила платформу для работы с потоками данных об угрозах

Kaspersky выпустила платформу для работы с потоками данных об угрозах

Kaspersky выпустила платформу для работы с потоками данных об угрозах

«Лаборатория Касперского» представила комплексную платформу Kaspersky CyberTrace, которая позволяет поддерживать полный цикл работ со сведениями об угрозах (Threat Intelligence). Решение даёт возможность выявлять индикаторы компрометации в инфраструктуре организации, проводить всесторонний анализ и приоритизировать обнаруженные киберинциденты, определять наиболее эффективную стратегию реагирования на них, а также обмениваться сведениями о выявленных угрозах с доверенными организациями (например CERT или партнёрами).

Число оповещений от различных систем информационной безопасности (ИБ), которые ежедневно обрабатывают аналитики в центрах мониторинга и реагирования на киберинциденты, растёт в геометрической прогрессии. Интеграция машиночитаемых аналитических данных об угрозах в существующие средства управления кибербезопасностью, такие как SIEM-системы, позволяет классифицировать и приоритизировать события для дальнейшего анализа и реагирования. Однако постоянный рост этих потоков информации мешает определять источники, актуальные для конкретной организации. Данные предоставляются в различных форматах и включают большое количество индикаторов компрометации, что существенно усложняет их дальнейшую обработку SIEM-системами и другими средствами управления сетевой безопасностью.

Комплексная Threat Intelligence платформа, созданная «Лабораторией Касперского», позволяет работать с любым потоком аналитических данных в разных форматах (JSON, STIX, XML, MISP и CSV) и интегрировать информацию об угрозах с различными системами безопасности для их использования в дальнейшем. Kaspersky CyberTrace поддерживает интеграцию «из коробки» с большим числом SIEM-систем и источников логов.

Продукт осуществляет внутренний процесс анализа и сопоставления поступающих данных, что значительно снижает рабочую нагрузку на SIEM-систему. Он генерирует собственные оповещения при обнаружении угроз и через программный интерфейс приложения (API) интегрируется с уже существующими процессами мониторинга и реагирования. Кроме того, платформа поддерживает мультитенантную архитектуру, тем самым позволяет реализовать сценарии использования поставщиков сервисов безопасности (MSSP) или крупных компаний. Второе уместно, когда есть необходимость анализировать события различных организаций или дочерних отделений.

«ИБ-специалистам важно оперативно обнаруживать критичные оповещения систем безопасности, чтобы принимать взвешенные решения об их передаче группам реагирования. Платформа Kaspersky CyberTrace даёт такую возможность за счёт её совместного использования с потоками данных “Лаборатории Касперского”. Кроме того, подобный симбиоз помогает снизить нагрузку на аналитиков безопасности и предотвратить их выгорание, более эффективно использовать имеющиеся ресурсы и сосредоточить усилия на работе с серьёзными инцидентами», – комментирует Артём Карасёв, старший менеджер по продуктовому маркетингу «Лаборатории Касперского».

Решение Kaspersky CyberTrace помогает получить наглядное представление об используемых источниках данных для выбора поставщиков, которые наиболее ценны с точки зрения скорости обнаружения инцидентов. Комплексная платформа также поддерживает интеграцию с SIEM-решением Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform (KUMA), включая единый веб-интерфейс.

Более подробная информация о продукте Kaspersky CyberTrace и его новых функциях доступна по ссылке.

Подпишитесь на новости

ТризТех запатентовала алгоритм классификации трафика для PT NGFW

Компания «ТризТех» получила патент на способ классификации сетевого трафика, который используется в PT NGFW. По словам разработчика, технология помогает сохранять производительность межсетевого экрана при росте числа правил и усложнении политик безопасности.

Задача непростая: каждую сетевую сессию нужно сопоставить с правилами по IP-адресам, портам, протоколам, URL-категориям и пользователям.

Чем больше условий, тем больше работы у процессора. Просто добавлять вычислительные мощности — далеко не единственный выход.

Запатентованный подход позволяет отказаться от последовательного перебора большого количества правил. Для разных признаков создаются отдельные поисковые индексы, а результаты представляются битовыми масками. Затем система объединяет их побитовыми операциями и выбирает подходящее правило с наивысшим приоритетом.

Архитектура также оптимизирована под векторные инструкции, обработку групп данных параллельно. По словам руководителя разработки Алексея Дядина, это снижает вычислительную нагрузку и повышает пропускную способность PT NGFW.

Есть и нюанс: сведения о сессии приходят постепенно. Адреса и порты известны рано, а прикладной протокол или категория URL могут определиться позднее. Если информации недостаточно, система сохраняет контекст и ждёт недостающих данных, избегая ненужных повторных вычислений.

Конкретных результатов сравнительных тестов в сообщении нет: патент фиксирует технический подход, а производительность оценивается на практике. «ТризТех» планирует патентовать и другие разработки для PT NGFW.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru