Вышла новая R-Vision TIP с расширенной моделью данных

Вышла новая R-Vision TIP с расширенной моделью данных

Вышла новая R-Vision TIP с расширенной моделью данных

Компания R-Vision выпустила новую версию платформы управления данными киберразведки R-Vision Threat Intelligence Platform (TIP) 1.17. Ключевые изменения затронули модель данных продукта, возможности распределенных сенсоров обнаружения индикаторов компрометации, обработку свободно распространяемых потоков данных об угрозах и формирование бюллетеней.

Для повышения качества описания угроз в R-Vision TIP 1.17 расширили модель данных. Теперь в правилах автоматизации продукта появились фильтры, позволяющие формировать атомарные выборки индикаторов компрометации, связанные с конкретной угрозой, киберпреступной группировкой или вредоносной программой. Для максимального сужения выборки аналитики SOC могут добавлять сразу несколько фильтров. Полученные данные можно экспортировать или, например, отправить в SIEM-систему для поиска релевантных индикаторов компрометации.

В новой версии платформы разработчики также улучшили распределенные сенсоры, предназначенные для сбора индикаторов на удаленных площадках рядом с потоком данных SIEM-системы. Теперь для каждого из них можно добавить свою политику, определяющую срок автоматического удаления собранных данных.

Еще одно новшество R-Vision TIP 1.17 касается обработки open source фидов об угрозах. Теперь при добавлении CSV-фидов пользователю доступен конструктор, в котором можно указать, какие объекты и из каких колонок должна собирать платформа. Это дает возможность собирать из CSV-фидов не только индикаторы компрометации, но и ценный контекст для получения более точной информации об угрозе, например, имена вредоносного ПО, временные метки, название вредоносной группировки или кампании.

Кроме того, в R-Vision TIP 1.17 расширены возможности по формированию информационных материалов об угрозах и уязвимостях. Ранее для каждой уязвимости в платформе нужно было создавать отдельные бюллетени, теперь же можно сформировать единый бюллетень о множественных угрозах. Эта функция призвана повысить удобство работы ИБ-аналитиков при необходимости распространить информацию и рекомендации по защитным мерам от связанных угроз.

«Мы планомерно развиваем как движок обработки TI-данных, так и возможности по удобному и быстрому поиску угроз внутри инфраструктуры. Первое позволяет более эффективно и качественно собирать данные TI, дает пользователям широкий кругозор и охват источников, второе помогает гибко и оперативно определять, подвержена ли инфраструктура организации актуальным для нее угрозам. Широкие возможности по сбору данных из различных источников, нормализация, валидация, механизмы управления жизненным циклом крайне важны, так как позволяют получать знания о ландшафте угроз и своевременно реагировать на них», — отметил Антон Соловей, менеджер продукта R-Vision Threat Intelligence Platform.

Специалисты раскрыли фабрику фейков из 45 сайтов и 74 телеграм-каналов

Исследователи из Positive Technologies обнаружили целую фабрику дезинформации, которая рассылала поддельные письма российским организациям, публиковала фейковые новости и разгоняла их через соцсети. Одной площадкой злоумышленники не ограничились: специалисты связали между собой 45 доменов и не менее 74 телеграм-каналов.

Схема начиналась с писем от имени государственных структур и крупных компаний.

Домены вроде minpromtorg.digital, gosuslugi.digital и rosstat.live отличались от настоящих адресов зонами .digital, .live или .work. Получателей просили прислать списки сотрудников, сведения о зарплатах и другие данные — вероятно, для подготовки точечных фишинговых атак.

 

Вложения в изученных письмах не содержали вредоносного кода и служили декорацией. Однако ответ на такую рассылку мог подтвердить, что адрес активен, а сотрудник готов продолжить общение.

 

Параллельно работала сеть псевдоновостных ресурсов. Они смешивали настоящие публикации с выдумками, ссылались на несуществующие источники и прикрывались региональной повесткой. Среди обнаруженных сайтов — rulenta.live, crime24.live, daganews.ru и pressklub.az. Некоторые фейки затем цитировали другие площадки уже как достоверную информацию. Конвейер сам себя кормил и сам же назначал источником.

Для раскрутки использовались «ВКонтакте», «Одноклассники», YouTube, Instagram (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремисткой и запрещённой в России), TikTok и Telegram. Каналы маскировались под региональные или патриотические сообщества, а десятки площадок синхронно публиковали одинаковые материалы и ссылки на связанные сайты. У отдельных каналов насчитывались тысячи подписчиков.

Исследователи также заметили возможный след киберпреступной группировки Rare Werewolf. На одном из доменов ранее находился архив bk.rar — такой путь уже встречался в её инфраструктуре. Однако прямых доказательств недостаточно, поэтому Positive Technologies говорит лишь о вероятной связи.

Получилась не россыпь случайных фейков, а единая информационная сеть: письмо вытягивает данные, сайт придаёт выдумке солидный вид, а соцсети разносят её по аудитории.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru