R-Vision расшарила модель для скоринга IoC в рамках Threat Intelligence

R-Vision расшарила модель для скоринга IoC в рамках Threat Intelligence

R-Vision расшарила модель для скоринга IoC в рамках Threat Intelligence

Компания R-Vision опубликовала на GitHub исходный код модели для ранжирования индикаторов компрометации (IoC), которую можно использовать в системах управления данными о киберугрозах. Проект, предлагаемый вниманию ИБ-сообщества, распространяется по лицензии Apache License v2.0.

Информация об актуальных угрозах (Threat Intelligence) помогает организациям выстроить эффективную стратегию защиты от кибератак. К таким данным относятся IoC, описания техник и тактик злоумышленников, степень риска, связанного с конкретными угрозами.

Созданный в R-Vision прототип системы расчета репутации IoC использует алгоритм, предложенный (PDF) исследователями из Амстердамского университета. Их методика позволяет сократить число ложноположительных результатов при выделении и оценке IoC.

Скоринговая модель R-Vision определяет рейтинг IoC по трем основным параметрам: 

  • количество взаимосвязей между индикаторами и контекстом;
  • сравнительная скорость предоставления данных источником;
  • полнота данных в источнике (в сравнении с совокупностью данных из всех источников).

В модели также имеются дополнительные коэффициенты. Один из них, к примеру, позволяет учитывать присутствие IoC в списках известных ресурсов с чистой репутацией. Другой коэффициент дает возможность регулировать скорость устаревания рейтинга. Модель легко расширяется за счет добавления других коэффициентов, и каждому можно задать нужный вес в зависимости от конкретной задачи.

«Для эффективного противостояния киберпреступности необходимо обмениваться информацией о киберугрозах, — комментирует Антон Соловей, менеджер продукта R-Vision Threat Intelligence Platform. — Обладая широкой экспертизой в обработке и анализе индикаторов компрометации, мы стремимся вносить вклад в развитие ИБ-сообщества и делиться полезными наработками. Представленную модель можно рассматривать как академический проект или встроить в собственную систему управления данными Threat Intelligence для расчета репутации индикаторов компрометации и принятия решений о дальнейших действиях с ними на основе полученных оценок».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В Екатеринбурге лжемастера с сайтами на нейросетях берут втрое больше

В Екатеринбурге орудуют лжемастера, взимающие в два-три раза больше за ремонт бытовой техники. Они работают через онлайн-площадки и активно используют нейросети. Благодаря приёмам поисковой оптимизации эти ресурсы попадают в топ поисковой выдачи. Также мошенники размещают свои объявления на профильных классифайдах.

Как выяснило издание 66.RU, в городе действуют десятки мошеннических сервисов, которые завлекают клиентов рассказами о многолетнем опыте работы. Контент для таких сайтов зачастую создаётся с помощью нейросетевых инструментов.

Один из читателей издания обратился за ремонтом посудомоечной машины через сайт, найденный в поиске. Приехавший мастер выполнил работу, но потребовал 34 тысячи рублей — более чем в два раза выше среднерыночной стоимости.

Позже выяснилось, что указанный на сайте адрес не существует. Затем он был заменён на другой — в торговом центре, где никакой сервисной компании нет и никогда не было. Более того, лица сотрудников на сайте оказались сгенерированы нейросетью.

Журналисты обнаружили, что в верхней части поисковой выдачи по запросам о ремонте бытовой техники находятся сайты компаний, которые заявляют о многолетнем опыте, но зарегистрированы только в 2024–2025 годах. Это явное несоответствие указывает на мошеннический характер таких организаций.

На классифайдах также нашлись десятки однотипных объявлений с шаблонными положительными отзывами. Часто используются одни и те же фотографии — причём те же изображения встречаются в аналогичных объявлениях из других городов. В ряде случаев администрации сайтов уже начали блокировать такие публикации.

«Привлечь к ответственности или вернуть деньги в таких случаях крайне сложно. Фактически наказать человека, взявшего деньги, можно только в том случае, если ремонт не был проведён. Зная это, недобросовестные мастера формально выполняют какие-либо действия — иногда даже не связанные с реальной проблемой — или берут оплату наличными, чтобы было невозможно доказать сам факт передачи денег», — объяснил изданию адвокат Георгий Краснов.

Юрист рекомендует заранее согласовывать все условия и никогда не вносить предоплату. В случае завышения стоимости следует ссылаться на ранее достигнутые договорённости. Также важно проверять документы мастера.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru