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.

APT28 атаковала UKR[.]NET: фишинг, PDF и прокси ngrok

Кибергруппировка BlueDelta почти год вела масштабную кампанию по краже учётных данных пользователей UKR[.]NET — одного из самых популярных почтовых и новостных сервисов Украины. Атаки продолжались с июня 2024 года по апрель 2025-го и, по оценке аналитиков, стали заметным усилением разведывательной активности.

Об этом говорится в новом исследовании Insikt Group (Recorded Future). BlueDelta — она же APT28, Fancy Bear и Forest Blizzard — давно специализируется на фишинге и краже учётных данных.

Но после того как в начале 2024 года западные правоохранительные органы «прикрыли» часть её инфраструктуры, группа заметно прокачала свои методы.

Вместо скомпрометированных роутеров злоумышленники перешли на прокси-туннелирование через легальные сервисы — такие как ngrok и Serveo. Это позволило скрывать реальные серверы и продолжать операции практически без пауз.

По данным исследователей, BlueDelta развернула более 42 цепочек для сбора учётных данных, используя бесплатные веб-сервисы и хостинги. В ход шли:

  • поддельные страницы входа UKR[.]NET, размещённые через Mocky API;
  • бесплатные хостинг-провайдеры (DNS EXIT, Byet Internet Services);
  • обратные прокси и короткие ссылки для маскировки инфраструктуры.

Фальшивые страницы выглядели как настоящая форма входа UKR[.]NET и собирали:

  • логины и пароли;
  • коды двухфакторной аутентификации;
  • IP-адреса жертв.

 

Для этого использовался кастомный JavaScript, в том числе с передачей данных через HTTPBin. Отдельного внимания заслуживает приём с PDF-файлами, замаскированными под уведомления о подозрительной активности в аккаунте. Внутри — ссылка «для смены пароля», ведущая на фишинговую страницу.

Такой формат позволял: обходить почтовые фильтры, не попадать под песочницы и выглядеть максимально правдоподобно для пользователя. Это явно говорит о хорошем понимании корпоративных средств защиты.

 

Весной 2025 года аналитики заметили очередное обновление схемы атак:

  • переход с DNS EXIT на бесплатные поддомены ngrok;
  • появление серверов во Франции и Канаде для передачи данных;
  • использование тайпсквот-доменов вроде ukrinet[.]com и ukrainnet[.]com — на случай блокировок.

Интересная деталь: в код добавили заголовок ngrok-skip-browser-warning, который отключает предупреждения ngrok и делает прокси практически незаметным для пользователя.

Фокус на пользователях UKR[.]NET полностью укладывается в разведывательные задачи ГРУ. Кража учётных данных остаётся дешёвым и эффективным способом получить первичный доступ — а дальше возможны многоэтапные шпионские операции.

Исследователи считают, что BlueDelta продолжит такие кампании как минимум до 2026 года, делая ставку на анонимную, дешёвую и распределённую инфраструктуру.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru