В MaxPatrol SIEM добавили правила выявления атак шифровальщиков

В MaxPatrol SIEM добавили правила выявления атак шифровальщиков

В MaxPatrol SIEM добавили правила выявления атак шифровальщиков

Специалисты Positive Technologies обновили пакеты экспертизы для MaxPatrol SIEM, суммарно добавив 62 правила корреляции. Их использование в числе прочего позволит обнаружить типовые действия программ-шифровальщиков и вовремя пресечь атаку.

Расширен список признаков присутствия уже детектируемых инструментов взлома —PPLBlade, Powermad, NimExec, SharpHound. Новые правила помогут выявить применение таких популярных техник, как загрузка сторонних DLL и подмена ID родительского процесса, а также тактик уклонения от обнаружения по матрице MITRE ATT&CK.

Обновления получили следующие пакеты экспертизы:

  • «Атаки с помощью специализированного ПО»,
  • «Атаки методом перебора»,
  • «Расследование запуска процессов в Windows»,
  • «Сетевые устройства. Индикаторы компрометации».

«Опыт расследований PT Expert Security Center показывает: инциденты, связанные с шифрованием или затиранием данных на узлах корпоративной инфраструктуры, были одними из наиболее часто встречающихся в 2021–2023 годах (21% случаев), — подчеркнул Никита Баженов, младший специалист базы знаний и ИБ-экспертизы PT. — С обновленным пакетом экспертизы пользователи MaxPatrol SIEM смогут остановить атаку на ранней стадии и оперативно расследовать инцидент».

Новые правила обнаружения угроз доступны пользователям MaxPatrol SIEM версий 7.0 и выше. Остальным придется произвести апгрейд и лишь после этого установить обновления экспертизы.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru