MaxPatrol SIEM выявляет признаки компрометации сетевых устройств

MaxPatrol SIEM выявляет признаки компрометации сетевых устройств

MaxPatrol SIEM выявляет признаки компрометации сетевых устройств

В систему выявления инцидентов MaxPatrol SIEM загружен новый пакет экспертизы. Он включает в себя правила обнаружения признаков компрометации межсетевых экранов, маршрутизаторов и коммутаторов. Скомпрометировав такие сетевые устройства, злоумышленники могут быстро развить атаку внутри сети и добраться до своих целей.

Установив пакет экспертизы, пользователи MaxPatrol SIEM смогут выявлять индикаторы компрометации межсетевых экранов Cisco ASA и Check Point с операционной системой GAiA, маршрутизаторов и коммутаторов MikroTik и Cisco с операционной системой IOS. Новые правила позволят оперативно локализовать атаку до того, как злоумышленники изменят политики доступа в сети и получат доступ в закрытые сегменты.

Добавленный пакет экспертизы MaxPatrol SIEM включил десять индикаторов компрометации, в том числе:

  • попытки подключения или успешное подключение к серверу управления Check Point GAiA с помощью утилиты SmartConsole с недоверенного сетевого узла (не входит в список тех, с которых разрешено администрирование устройства);
  • изменение параметров логирования на устройстве Cisco ASA, при которых в случае неудачной аутентификации логины пользователей сохраняются в журнале в открытом виде — это позволит злоумышленникам перехватить учетные данные, включая пароли, если пользователь по ошибке введет пароль в поле логина;
  • попытка подключения к устройству MikroTik c недоверенного узла с помощью утилиты для администрирования Winbox.

Для выявления некоторых признаков компрометации в сетевых устройствах пользователям пригодится система анализа трафика PT Network Attack Discovery (PT NAD). PT NAD разбирает содержание сетевых пакетов, передающихся в трафике. Вместе продукты дают более полную картину IT-инфраструктуры и позволяют точнее выявлять инциденты:

  • изменение конфигурационного файла на устройствах Cisco IOS с недоверенного сетевого узла;
  • передачу ICMP-пакета большого размера, что может использоваться злоумышленниками для передачи данных, в том числе полезной нагрузки;
  • попытки эксплуатации критически опасной уязвимости CVE-2018-0171 в технологии Cisco Smart Install, которая позволяет автоматизировать процесс первоначальной загрузки образа операционной системы некоторых коммутаторов Cisco Systems. Воспользовавшись этой уязвимостью, злоумышленник сможет без аутентификации перезагрузить сетевое оборудование, вызвать временный отказ в обслуживании или выполнить произвольный код.

Права авторов при обучении ИИ уточнят в подзаконных актах осенью

Новый закон о поддержке развития искусственного интеллекта не отменяет Гражданский кодекс и не превращает произведения авторов в бесплатный корм для нейросетей. Об этом заявила советник президента России Елена Ямпольская. Закон, подписанный президентом 26 июля, разрешает использовать общедоступные и правомерно опубликованные материалы для обучения российских алгоритмов ИИ.

Однако правообладатель может закрыть свои работы от такой обработки техническими средствами. Бесконтрольно загружать в модели всё, до чего дотянулся парсер, нельзя.

Как именно будет работать этот механизм, пока предстоит решить. Подзаконные акты, по данным «Ведомостей», начнут появляться осенью. При их подготовке власти обещают учесть опасения творческих отраслей, представители которых предупреждали об обесценивании интеллектуальной собственности.

Эксперты тем временем предлагают несколько способов помирить нейросети с авторами. Среди них — отказ от использования произведений по требованию правообладателя, коллективное лицензирование и отчисление части прибыли ИИ-продуктов в компенсационный фонд.

В РАНХиГС считают, что разработчиков генеративных моделей стоит обязать вести закрытые реестры обучающих данных и показывать их регуляторам. Так можно будет понять, чьи произведения попали в датасет, не раскрывая коммерческую тайну.

Юрист Михаил Семенов предлагает разделять сценарии. Если модель копирует голос актёра, манеру художника или тексты конкретного писателя, потребуется прямой договор и выплаты. При массовом обучении на миллиардах материалов искать каждого автора нереально — здесь пригодился бы аналог авторского общества для ИИ.

В отрасли есть и более жёсткий взгляд: чрезмерные ограничения могут ударить и по экономике, и по культуре. Поэтому властям предстоит настроить систему так, чтобы модели не остались голодными, а авторы — с красивым обещанием вместо денег.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru