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».

Мошенники из Азии обманывают россиян на обмене валют

Злоумышленники из стран Юго-Восточной Азии и Ближнего Востока освоили новую схему мошенничества с дистанционным обменом валюты через телеграм-боты. Подобные схемы встречались и раньше, однако отличительной особенностью текущей версии стало получение наличных по QR-коду в банкомате — услуга, широко распространённая в Таиланде и ряде других стран региона.

О новой волне скама сообщили специалисты компании F6. Аналитики зафиксировали такую активность в Китае, ОАЭ и Таиланде.

«Скамеры предлагают провести обмен на месте и получить наличные в стране пребывания через банкомат. Рекламу сервисов, обещающих выгодную конвертацию рублей в юани, баты, дирхамы и другие валюты, злоумышленники распространяют через Telegram. Для этого используется сеть из более чем 100 телеграм-ботов, а также фейковые каналы и сайты. Средняя сумма, которую мошенники принимают под предлогом обмена валюты, составляет от 20 тыс. рублей», — говорится в отчёте F6.

Помимо ботов, мошенники задействуют поддельные сервисы обмена валют. Часть из них оформлена в виде полноценных сайтов. Для создания видимости легальности на таких ресурсах указываются адреса физических офисов и номера лицензий, однако при проверке на сайтах регуляторов эти данные не подтверждаются. Специалисты F6 выявили как минимум два фейковых обменника, вокруг одного из которых была выстроена целая сеть телеграм-ботов.

«Многие туристы предпочитают менять валюту уже на месте, чтобы не возить с собой наличные. Это действительно удобно, и существуют легальные сервисы, которые оказывают такие услуги. Однако при использовании мессенджеров для любых финансовых операций риск столкнуться с мошенниками крайне высок», — предупреждает аналитик департамента Digital Risk Protection Дарья Карлова.

Ранее F6 выявила масштабную скам-сеть, ориентированную на аудиторию онлайн-игр. В рамках той кампании злоумышленники применяли 12 различных схем, нацеленных на хищение денег, включая кражу внутриигровой валюты и имущества, «угон» аккаунтов и вовлечение жертв в криминальные схемы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru