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.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru