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».

Банки Беларуси с 1 июля будут собирать геолокацию клиентов

С 1 июля банки в Беларуси обязаны использовать антифрод-системы и собирать цифровой отпечаток устройств клиентов. В этот набор данных войдут модель устройства, версия ПО, параметры браузера, настройки системы и геолокация.

О новых требованиях сообщает БЕЛТА со ссылкой на Национальный банк Беларуси. Регулятор утвердил стандарт «Банковская деятельность. Обеспечение информационной безопасности. Цифровой отпечаток устройства».

Логика простая: если мошенник украл пароль, это еще не значит, что он сможет спокойно войти в онлайн-банк и вывести деньги. При первом входе клиента в систему дистанционного обслуживания банк формирует эталонный цифровой отпечаток устройства.

Если позже кто-то попытается войти с другого устройства, с подозрительными параметрами или подмененной геолокацией, антифрод-система должна заметить несоответствие и остановить операцию.

Доступ в таком случае будет заблокирован до подтверждения со стороны клиента. При этом количество устройств не ограничено: у пользователя может быть несколько эталонных отпечатков, например для смартфона, ноутбука и планшета.

Отдельно подчеркивается, что банки должны не просто уведомить клиентов о сборе геолокации, но и получить их разрешение. Собранные данные будут храниться в зашифрованном виде, не передаваться третьим лицам и использоваться только для антифрод-проверок при входе в банковские сервисы.

По сути, белорусские банки переходят к более жесткой проверке не только того, кто вводит пароль, но и откуда, с какого устройства и в каких условиях это происходит. Для клиентов это может добавить лишний шаг подтверждения, зато мошенникам станет заметно сложнее выдавать свой вход за обычную активность владельца счета.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru