Новый механизм в MaxPatrol SIEM автоматизирует построение цепочек процессов

Новый механизм в MaxPatrol SIEM автоматизирует построение цепочек процессов

Новый механизм в MaxPatrol SIEM автоматизирует построение цепочек процессов

Новый пакет экспертизы MaxPatrol SIEM, включающий механизм построения цепочек запускаемых процессов, позволяет аналитикам ИБ экономить до 5-10 минут на анализе срабатывания каждого правила корреляции. Разработанный экспертами Positive Technologies механизм автоматически обогащает любое скоррелированное событие, которое содержит имя и идентификатор процесса, его полной цепочкой. Дополнительный контекст, помогающий эффективнее выявлять активность злоумышленников, отображается в карточке события.

В SIEM-системах большое количество правил детектирования основано на событиях, в которых есть информация о старте процесса. При верификации срабатываний операторы много времени затрачивают на «раскручивание» цепочек запускаемых процессов. Помимо самого подозрительного процесса, они также анализируют и те, которые породили его и запустили в дальнейшем.

Новый механизм в MaxPatrol SIEM автоматизирует задачи по построению цепочек процессов, что существенно облегчает работу аналитиков ИБ. Если ранее оператору приходилось делать порядка пяти-шести запросов в SIEM-системе, чтобы выяснить последовательность запуска связанных между собой процессов, то сейчас цепочки собираются автоматически и выводятся в специальном поле в карточке события.

Продукт обнаруживает подозрительную активность, инициированную мессенджерами (Telegram, Skype, WhatsApp (принадлежит компании Meta, которая признана экстремистской и запрещена в РФ), Microsoft Teams), веб-серверами, приложениями Microsoft Office, антивирусными программами, например Kaspersky Security Center, и агентами SCCM, которые обеспечивают централизованное управление конфигурациями в IT-инфраструктуре.

Кроме того, эксперты Positive Technologies обновили пакеты экспертизы для обнаружения атак по модели MITRE ATT&CK. Добавленные в MaxPatrol SIEM правила позволяют выявлять:

  • применение техник LSASS Shtinkering (метод дампа памяти процесса LSASS с использованием службы регистрации ошибок Windows) и Dirty Vanity (метод внедрения кода для обхода средств защиты на конечных точках). Вредоносные техники появились в арсенале злоумышленников в декабре 2022 года;
  • эксплуатацию уязвимости в алгоритме шифрования RC4, позволяющую получить удаленный доступ к системе или выполнить код, а также эксплуатацию семейства уязвимостей принудительной аутентификации, которые позволяют получить NTLM-хеш служебной учетной записи узла под управлением Windows.

«Пакеты экспертизы, загруженные в MaxPatrol SIEM ранее, пополняются правилами по мере появления новых способов атак. Эксперты Positive Technologies непрерывно анализируют актуальные киберугрозы и разрабатывают правила детектирования тактик, техник и методов эксплуатации уязвимостей, которые атакующие только взяли на вооружение, — отметил Кирилл Кирьянов, руководитель группы обнаружения атак на конечных устройствах в компании Positive Technologies.Кроме того, некоторые давно известные бреши в службе RPC, связанные с принудительной аутентификацией (coerced authentication), официально не были признаны уязвимостями, и не будут исправлены Microsoft, а обновленный пакет поможет специалистам по ИБ обнаружить попытки их эксплуатации и вовремя принять меры».

Чтобы начать использовать механизм построения цепочек запускаемых процессов, необходимо обновить MaxPatrol SIEM до версии 7.0 и установить новый пакет экспертизы.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru