Вышла новая версия Security Vision UEBA с расширенным набором ML-моделей

Вышла новая версия Security Vision UEBA с расширенным набором ML-моделей

Вышла новая версия Security Vision UEBA с расширенным набором ML-моделей

Продукт Security Vision UEBA автоматически выстраивает типовые модели поведения объектов инфраструктуры (пользователей, учетных записей, устройств, процессов и др.), анализируя сырые потоки данных (сетевой трафик, логи прокси-серверов, почтовых серверов, windows/linux серверов и рабочих станций и др.), выявляет отклонения и предоставляет гибкие инструменты по их анализу, расследованию и реагированию. Наиболее значимые обновления:

Anomaly Detection

Применение методов Anomaly Detection расширяет возможности выявления аномалий в корпоративной инфраструктуре, применяя большое количество разных моделей и методик Machine Learning, стекируя результаты отдельных моделей и объединяя полученные события в инциденты для дальнейшего расследования.

ML-модели

В новой версии Security Vision UEBA существенного расширен набор используемых ML-моделей. Применяются следующие модели:

  • «с учителем» для выявления похожих паттернов реальных атак (предобученные на различных атаках и вредоносных активностях (DDOS, botnet, C&C и др.)),
  • модели «без учителя» для нахождения аномалий среди сетевого трафика и событий с хостов, нейросети (в т.ч.  RNN),
  • модели для обнаружения мимикрирующих процессов
  • и др.

Важно отметить, что обработка всех моделей выполняется на инфраструктуре Заказчика без необходимости отправки каких-либо данных «в облако». За счет оптимизаций архитектуры и самих моделей требования к инфраструктуре минимизированы и не требуют специализированного оборудования.

Продукт позволяет проводить гибкую настройку всех параметров ML-моделей через UI, а также добавлять собственные модели.

Минимизация false-positive сработок

Особый упор сделан на оркестрации работы ML-моделей и минимизации false-positive (FP) сработок. Разработаны механизмы автоматического контроля работы и отключения моделей в случае большого количества сработок FP. Также Security Vision UEBA автоматически и регулярно переобучает модели на данных Заказчика для лучшей адаптации к инфраструктуре, потокам данных и их изменениям. Переобучаются также и модели «с учителем», где используемые датасеты типовых атак и вредоносных активностей автоматически объединяются и «растягиваются» на данные по инфраструктуре Заказчика, полученные из обработанных событий. Реализован автоматический подбор параметров модели: Security Vision UEBA в процессе обучения сама подбирает гиперпараметры для достижения лучшего результата сработок и минимизации количества FP.

Статистические методы дают возможность автоматически накапливать статистику по новым параметрам, объемным, частотным и количественным показателям по используемым хостам, процессам, командным строкам, именованным пайпам и многим другим характеристикам отдельно по каждому объекту наблюдения, что также существенно снижает уровень FP сработок и позволяет пользователю через UI гибко настраивать веса, добавлять или корректировать имеющиеся правила.

Правила корреляции

Расширен базовый набор правил корреляции, входящих в состав коробочного решения. Экспертами Security Vision были разработаны уникальные правила корреляции, позволяющие находить подозрительные действия в потоках сетевого трафика/потоков прокси серверов, а также выявлять подозрительные события на хостах. Данные алерты объединяются вместе со сработками движков статистики и ML, что в итоге позволяет собрать более полный анализ действий подозрительного объекта, учесть каждую сработку правила корреляции со своим уникальным весом (в зависимости от критичности), который будет суммирован с весом событий от других источников наблюдения и в случае превышения порогового значения может привести к созданию инцидента.

Также в Security Vision UEBA встроен полноценный редактор правил корреляции, используя который, можно настраивать правила любой глубины и сложности через UI продукта.  

Отображение объектов и сработок

Переработано отображение всех объектов и сработок для предоставления более полного и удобного функционала анализа и расследования полученных инцидентов: графы связей объектов, автоматическое обогащение данными из внешних и внутренних сервисов, drill-down до каждого связного объекта, исходные события по объекту с указанием источника и всех атрибутов, динамика поступления событий и др. В Security Vision UEBA встроены действия по базовому реагированию на полученные инциденты (например, с NGFW, active-листами и т.п.) или для отправки инцидентов в SOAR и SIEM системы.

Используя API продукта, можно гибко настраивать получение сработок по объектам, получать подозрительные события и алерты по каждому объекту (например, для обогащения этой информацией инцидентов в SOAR).

Расширение возможностей

Продукт Security Vision UEBA реализован на платформе Security Vision 5, что позволяет Заказчикам расширять его возможности, создавая как новые объекты наблюдения (включая их карточки, общие представления, процессы обработки и сценарии реагирования), корректировать или расширять процесс обработки выявленных сработок, создавать новые интеграции, корректировать и создавать дашборды и отчеты – все полностью через графические конструкторы, встроенные в UI продукта.

Фейковый Google Play маскирует онлайн-казино под приложения Tesco, Amazon

Мошенники нашли красивую упаковку для старой схемы: берут известный бренд, рисуют фейковую страницу Google Play, запускают рекламу в соцсетях и под видом официального приложения ведут пользователя в онлайн-казино. В объявлениях злоумышленники используют названия и визуальный стиль известных компаний, включая Tesco, Amazon, Monzo, Revolut и стриминговые сервисы.

По данным Netcraft, кампания продвигается через платную рекламу в Facebook, Instagram, Threads (все три принадлежат корпорации Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России) и TikTok.

Где-то всё выглядит примитивно — просто «Brand Slots». А где-то уже почти спектакль: поддельные интерфейсы, фальшивые отзывы, липовые данные из магазинов приложений и даже ИИ-видео с якобы сотрудниками бренда.

 

Главная легенда — официальный запуск слотов или казино-приложения от известной компании. Пользователь кликает по рекламе и попадает на страницу, похожую на Google Play, App Store или сайт бренда. Но кнопка «Install» не ведёт в настоящий магазин приложений. Вместо этого браузер предлагает добавить на главный экран PWA — прогрессивное веб-приложение.

После установки такая штука выглядит как обычное приложение: с иконкой, названием и оформлением под бренд. На деле это тонкая обёртка, которая открывает сторонний сайт онлайн-казино. То есть пользователь думал, что ставит «Amazon Slots» или «Monzo Slots», а получил ярлык на азартную площадку.

Netcraft считает, что схему подпитывает партнёрская экономика. В PWA и ссылках есть параметры, которые позволяют отслеживать регистрации и депозиты. По открытым данным, выплаты за игрока, внесшего депозит, могут составлять от $50 до $350. С такими ставками мошенникам есть смысл вкладываться в правдоподобные объявления и массовый запуск рекламы.

В некоторых кампаниях использовались фейковые страницы с вымышленными разработчиками, скачиваниями и отзывами. Были и интерактивные приманки вроде колеса удачи с гарантированным выигрышем, после которого пользователя просили установить PWA, чтобы забрать приз.

Опасность здесь не только в потерянных деньгах. Такие PWA размывают границу между настоящим приложением и подделкой: браузерная оболочка минимальна, и всё выглядит почти как фирменный сервис. Только фирменного там — разве что украденный логотип.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru