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.

От бесплатного чита до поджога: как мошенники вербуют детей в интернете

Кибермошенники всё чаще рассматривают детей не только как ключ к деньгам родителей, но и как исполнителей опасных заданий. На каникулах подростки дольше сидят в играх и мессенджерах, а преступники заходят туда же с подарками, лёгким заработком и виртуальной дружбой.

Классическая приманка, по данным «Известий», — бесплатная игровая валюта, моды, читы и взломанные версии игр.

После установки доверия у ребёнка выпрашивают код из СМС, данные карты или доступ к родительскому смартфону. Если уговоры не срабатывают, в ход идут угрозы и шантаж.

По данным «Лаборатории Касперского», с апреля 2024-го по апрель 2025 года было зафиксировано более 19 млн попыток распространить вредоносные и нежелательные файлы под видом популярных игр.

На устройства детей загружают шпионские программы и RAT-трояны, позволяющие читать переписку, следить за нажатиями клавиш и управлять камерой и микрофоном.

Особенно опасно, если ребёнок играет с родительского устройства, где открыты рабочая почта и корпоративные приложения. Один бесплатный чит, и злоумышленники получают шанс добраться уже до данных компании.

Но кражей аккаунтов дело больше не ограничивается. Подростков убеждают, что они помогают силовикам, запугивают арестом родителей или шантажируют ранее отправленными данными. Затем требуют фотографировать квартиру, передавать ключи, поджигать объекты и нападать на людей. В июле 12-летнего мальчика из Ленобласти таким способом вынудили напасть на полицейского, а 13-летнего подростка из Подольска — поджечь колонку на АЗС.

Тревожные признаки — ребёнок внезапно прячет экран, удаляет переписку, нервничает после звонков, плохо спит или получает странные поручения. Наказания здесь только помогают мошеннику: подросток ещё сильнее боится признаться.

Стоит запомнить простое правило: незнакомец не вправе требовать код, деньги, документы или секретное задание. Общение нужно сразу прекратить, переписку сохранить и показать взрослым. Никакие настоящие силовики не вербуют детей через игровой чат.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru