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.

MITRE AADAPT: фреймворк для защиты от атак на криптоплатежи

НКО MITRE анонсировала запуск AADAPT (Adversarial Actions in Digital Asset Payment Technologies) — базы знаний о киберугрозах для систем цифровых валют, а также для транзакций с использованием таких активов.

Фреймворк AADAPT, построенный по образу и подобию MITRE ATT&CK, призван помочь разработчикам, финансистам, госорганам в выявлении, оценке и смягчении киберрисков, связанных с использованием цифровых валют, в том числе крипты.

Новая матрица содержит описания техник и тактик, которые в ходе атак на профильные финансовые системы и сервисы зафиксировали более 150 источников — научные сообщества, правительственные организации, представители отрасли.

Рост популярности криптовалюты породил новые киберугрозы. Наиболее уязвимыми оказались небольшие организации и органы местного самоуправления, которым зачастую не хватает ресурсов для достойного противостояния.

Миссия AADAPT — восполнить эту недостачу, предоставив плейбук TTP, практическое руководство и инструменты, позволяющие обеспечить адекватную защиту и своевременно выявить атаку на инфраструктуру, а в перспективе — укрепить доверие к экосистеме услуг и сервисов, построенных на базе технологий цифровых валют.

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