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.

В Узбекистане «утекла» система слежки за автомобилями по всей стране

В Узбекистане в открытый доступ попала национальная система видеонаблюдения за дорожным движением — та самая, которая в реальном времени распознаёт номера автомобилей, фиксирует нарушения и отслеживает перемещения водителей по всей стране.

На проблему обратил внимание исследователь в области ИБ Анураг Сен. Он обнаружил, что база данных системы распознавания номеров была доступна напрямую из интернета — без пароля и какой-либо аутентификации.

Любой желающий мог получить доступ к миллионам фотографий, видеозаписей и данным о передвижении автомобилей.

Система объединяет около сотни комплексов высокочётких дорожных камер, установленных в крупных городах и на ключевых транспортных маршрутах. Камеры фиксируют проезд на красный свет, непристёгнутые ремни, движение без фар в тёмное время суток и другие нарушения. Съёмка ведётся в 4K, а в базу попадают не только номера, но и изображения водителей и пассажиров.

Журналисты TechCrunch, изучившие содержимое утёкшей базы, смогли восстановить маршруты конкретных автомобилей за месяцы. Например, один из водителей регулярно перемещался между Чирчиком, Ташкентом и посёлком Эшонгузар — иногда по нескольку раз в неделю. Всё это — просто потому, что система оказалась открыта.

По косвенным данным, база была развёрнута в сентябре 2024 года, а активный мониторинг движения начался в середине 2025-го. Сколько времени доступ оставался открытым — неизвестно.

Внутри системы содержатся точные GPS-координаты всех камер. Судя по этим данным, комплексы распознавания номеров установлены в Ташкенте, Намангане, Джизаке, Карши, а также на загруженных трассах и даже в сельской местности — в том числе рядом с участками узбекско-таджикской границы, которые ранее были спорными.

Часть камер можно увидеть даже в Google Street View.

 

Система позиционируется как «интеллектуальное управление дорожным движением» и разработана компанией Maxvision из Шэньчжэня. Компания специализируется на подключённых к Сети камерах, пограничных и надзорных решениях и поставляет свои технологии в десятки стран.

В рекламных материалах Maxvision утверждает, что камеры фиксируют «весь процесс нарушения» и отображают данные в реальном времени.

Эксплуатирует систему Департамент общественной безопасности МВД Узбекистана. Ни ведомство в Ташкенте, ни представители Узбекистана в США и ООН на запросы журналистов не ответили. Национальный CERT (UZCERT) ограничился автоматическим подтверждением получения уведомления.

 

На момент публикации система по-прежнему оставалась доступной из Сети.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru