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.

Шесть дыр в AirDrop и Quick Share поставили под удар миллиарды устройств

Функции вроде AirDrop и Quick Share создавались для удобства: поднес устройство поближе и отправил файл без проводов, аккаунтов и долгой настройки. Но оказалось, что именно это удобство открывает дополнительную поверхность для атак.

Исследователи из CISPA Helmholtz Center for Information Security обнаружили сразу шесть уязвимостей, затрагивающих экосистемы Apple, Google и Samsung. Под удар попали macOS, iOS, Android и Windows.

По словам авторов исследования, злоумышленнику достаточно находиться в радиусе действия Wi-Fi (обычно от 10 до 30 метров). Предварительное сопряжение устройств, обмен контактами или подключение к одной сети не требуются.

В случае AirDrop специалисты нашли три проблемы, каждая из которых позволяет вывести из строя системный процесс sharingd. А вместе с ним перестают работать не только AirDrop, но и AirPlay, Handoff, Universal Clipboard и Continuity Camera. Один из сценариев позволяет удерживать сервис недоступным, периодически отправляя специально сформированные запросы.

 

Не лучше обстоят дела и с Quick Share. Специалисты обнаружили два логических обхода механизмов защиты, позволяющих обрабатывать часть сообщений еще до завершения проверки подлинности или вовсе без шифрования.

Кроме того, в Windows-клиенте Quick Share выявлена ошибка use-after-free, которая может привести к повреждению памяти. Google уже выплатила вознаграждение за находку и подготовила исправление.

Любопытно, что разработчики Apple и Google пришли к похожим проблемам совершенно разными путями. В AirDrop причиной стали ошибки обработки входящих данных и чрезмерно уязвимые проверки, а в Quick Share — распределение критически важных проверок по отдельным обработчикам и проблемы многопоточности.

Исследователи считают, что проблема носит архитектурный характер. Сервисы обмена файлами вынуждены принимать и разбирать данные от незнакомых устройств еще до завершения аутентификации пользователя. Именно этот этап становится привлекательной целью для атакующих.

Часть обнаруженных проблем уже устранена. Apple сообщила исследователям, что исправила одну из уязвимостей AirDrop и присвоила ей идентификатор CVE, хотя подробности пока не раскрываются. Google также выпустила патч для Windows-версии Quick Share, а остальные найденные проблемы еще находятся в процессе раскрытия.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru