Angara Security внедрила в SOC EDR-систему от BI.ZONE

Angara Security внедрила в SOC EDR-систему от BI.ZONE

Angara Security внедрила в SOC EDR-систему от BI.ZONE

EDR-система BI.ZONE Sensors усилит экспертизу Angara Security в защите конечных точек от сложных угроз и повысит эффективность обнаружения. Внедрение позволит сократить время принятия решений при анализе подозрений на киберинциденты и, в конечном счете, предоставить клиентам услуги мониторинга и реагирования.

Коммерческий SOC Angara Security успешно работает с 2017 года, при этом развиваются собственные продукты, такие как SIEM. Компания представила дорожную карту развития SOC до 2023 года, согласно которой будет стремиться перейти от использования собственных инструментов контроля конечных точек к полноценному коммерческому EDR.

Внедрение EDR расширяет возможности обнаружения киберугроз и активного реагирования, что является ключевым элементом SOC-услуг.

Директор Angara SOC, Тимур Зиннятуллин, отмечает, что система класса EDR от BI.ZONE позволит выйти за пределы ограничений и полностью управлять всеми аспектами работы, включая события, обогащение данных и телеметрию.

BI.ZONE Sensors изначально разрабатывалась как внутренняя EDR-система для использования в рамках сервиса BI.ZONE TDR, объединяющего классический SOC и MDR.

В конце 2022 года специалисты BI.ZONE приняли решение вывести продукт на массовый рынок, и Angara Security стала первым MSSP-партнером, внедряющим BI.ZONE Sensors. Angara Security выбрала эту систему из-за ее гибких интеграционных возможностей, поддержки различных операционных систем, наличия встроенной самозащиты, активного реагирования и сбора всей необходимой телеметрии. Ценность также имеет отечественное программное обеспечение.

BI.ZONE Sensors значительно расширяет возможности Angara SOC, например, ускоряет процесс анализа LDAP-запросов. Она также предоставляет новые возможности для выявления PPID-spoofing и command line spoofing.

Директор департамента мониторинга, реагирования и исследования киберугроз BI.ZONE, Теймур Хеирхабаров, отмечает, что BI.ZONE Sensors был разработан с учетом потребностей сервис-провайдеров, и Angara Security является компетентным и продвинутым партнером, способствующим улучшению и развитию этого продукта. Планируется дальнейшее расширение сотрудничества, включая увеличение числа установок и добавление новых модулей, таких как модуль Deception, автоматизирующий создание и управление ловушками для обнаружения атакующих.

Нейросеть с сюрпризом: AppSec.Track проверит модели из Hugging Face

ML-модель из публичного репозитория может оказаться не только умной, но и с неприятным сюрпризом внутри. AppSec Solutions добавила в платформу AppSec.Track предварительную проверку моделей из Hugging Face. По заявлению компании, это первое российское решение, которое блокирует потенциально опасные модели до их попадания на машины разработчиков и в CI.

Каждый запрошенный через корпоративный репозиторий файл автоматически отправляется в «карантин». Пока идёт сканирование, разработчик не может скачать модель, зато видит статус проверки и своё место в очереди. После анализа платформа решает, пропускать артефакт в корпоративную инфраструктуру или оставить за дверью.

Модели проверяются без запуска. AppSec.Track разбирает файлы PyTorch, TensorFlow, Keras и другие сериализованные форматы, включая вложенные архивы, и ищет код, способный выполниться при загрузке. Обнаруженным угрозам присваивается уровень критичности.

Проблема особенно актуальна для моделей в формате pickle. Они могут содержать исполняемый код, поэтому одной заражённой загрузки достаточно, чтобы злоумышленник закрепился в среде разработки. Обычный сканер зависимостей здесь способен промахнуться: зловред сидит не в пакете, а внутри самой модели.

В AppSec Solutions считают, что со временем индустрия перейдёт на безопасный формат safetensors. Но пока публичные хабы забиты pickle-файлами, доверять модели только за красивые метрики — так себе стратегия.

Второй рубеж защиты работает на этапе сборки. AppSec.Track формирует SBOM и проверяет библиотеки и зависимости по собственной базе уязвимостей. Она охватывает PyPI, npm, Maven, NuGet, CUDA, Julia и другие экосистемы. Фид можно подключить онлайн или развернуть в закрытом контуре.

Политики безопасности настраиваются один раз и затем применяются автоматически. Сама модель проходит досмотр при входе и повторно не сканируется, а её окружение контролируется при каждой сборке. Получается вполне понятный фейс-контроль: нейросеть сначала показывает, что у неё внутри, и только потом идёт работать.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru