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».

В России впервые оштрафовали за лайки под видео на YouTube

В России впервые вынесено судебное решение о штрафе за лайки под видеороликами на YouTube. Штраф в размере 30 тысяч рублей получил Василий Йовдий — пенсионер, уроженец Украины, проживающий в городе Ковдор Мурманской области. Суд признал его виновным в публичной дискредитации Вооружённых сил РФ.

Об этом сообщает телеграм-канал Baza со ссылкой на судебные материалы.

Основанием для решения стали одобрительные реакции в виде лайков, которые мужчина ставил под видеороликами на YouTube-каналах, принадлежащих иноагентам.

В материалах дела указано, что Йовдий, в частности, поставил лайк под видео о теракте 17 декабря 2024 года в Москве, в результате которого погибли начальник войск РХБЗ Игорь Кириллов и его адъютант Илья Поликарпов.

 

В ходе рассмотрения дела мужчина признал вину, раскаялся и заявил, что не поддерживает действующую власть на Украине. Суд учёл эти обстоятельства, а также его пенсионный возраст, и назначил минимальное наказание, предусмотренное статьёй 20.3.3 КоАП РФ.

История примечательна тем, что ранее ответственность за «лайки» в судах напрямую не применялась. При этом в 2024 году вице-спикер Госдумы Владислав Даванков, выдвигавшийся в президенты от партии «Новые люди», вносил законопроект, предлагающий запретить привлечение граждан к административной ответственности за реакции в соцсетях.

Он предлагал дополнить статьи КоАП о возбуждении ненависти и дискредитации ВС РФ примечанием о том, что выражение эмоций в виде лайков и реакций не должно рассматриваться как правонарушение. На данный момент эта инициатива так и не была принята.

Случай в Ковдоре может стать прецедентом, который покажет, как именно суды будут трактовать цифровые реакции пользователей в дальнейшем.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru