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.

Авито запустит ИИ-сервис для поиска пропавших питомцев по фото

«Авито» решила подключить искусственный интеллект к задаче, где каждая минута на счету: поиску потерявшихся домашних животных. 6 июля на платформе заработает бесплатный сервис «ХвостРадар», который будет искать совпадения между фотографиями пропавших питомцев и объявлениями о найденных животных.

Принцип такой: владелец загружает фото питомца через функцию «Поиск по фото», а система анализирует изображение и сопоставляет его с объявлениями на платформе.

Алгоритм учитывает окрас, породу, форму морды, размер и другие визуальные признаки, а также геолокацию и дату публикации.

Если находится похожее объявление, пользователь может связаться с его автором через внутренний чат «Авито» или позвонить прямо в приложении. При желании можно подписаться на новые совпадения, чтобы не проверять объявления вручную каждые полчаса в режиме паники.

 

Технология создана участниками летней школы Института искусственного интеллекта AIRI и командой научно-исследовательского центра «Авито». В разработке также участвовали волонтёры, которые помогают владельцам искать пропавших животных.

В «Авито» отмечают, что уже на этапе тестирования модель показала высокую точность. Сейчас на платформе размещено более 3300 объявлений о потерянных и найденных животных, а за последний месяц владельцам удалось вернуть домой более 400 питомцев.

До конца 2026 года компания планирует расширить возможности «ХвостРадара». Среди будущих функций — поиск хозяина по фотографии найденного животного и автоматический поиск владельца для тех, кто подобрал питомца на улице.

Также «Авито» тестирует применение похожей технологии в других категориях объявлений и рассматривает возможность интеграции со сторонними сервисами.

По сути, «ХвостРадар» превращает обычную доску объявлений в умный поисковик по мордам, хвостам и лапам. И если это поможет хотя бы части животных быстрее вернуться домой, ИИ наконец-то получит вполне заслуженный плюс в карму.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru