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 России могут обязать предустанавливать отечественный ИИ на смартфоны

В России рассматривают возможность обязать производителей предустанавливать отечественные ИИ-сервисы на смартфоны и другую электронику. Эту норму могут включить в готовящийся закон о регулировании искусственного интеллекта, сообщают «Известия» со ссылкой на материалы правительства.

По данным издания, Минцифры должно представить документ на согласование в правительство к концу февраля. Детали инициативы пока прорабатываются, но идея в целом продолжает логику уже действующего закона о предустановке российского ПО, который применяется с 2021 года.

В аппарате вице-премьера Дмитрия Григоренко подчеркнули, что предустановка отечественных сервисов — один из способов укрепления технологической независимости. По их словам, у России уже есть собственные маркетплейсы, браузеры, антивирусы и сервисы госуслуг, а теперь — и большие языковые модели. Пользователи должны иметь возможность пользоваться такими решениями по умолчанию.

Сейчас ИИ в смартфонах постепенно становится стандартом. По оценке Mobile Research Group, в 2025 году он был предустановлен примерно на 7% продаваемых в России устройств, а к концу 2026-го доля может вырасти до 10%. Наиболее активно ИИ-функции развивают Samsung и ряд китайских производителей.

Участники рынка считают, что технически внедрить такую норму возможно — опыт обязательной предустановки российского софта уже есть. Однако эксперты предупреждают: отечественным разработчикам придётся конкурировать с зарубежными ИИ-продуктами, которые уже встроены в устройства и активно развиваются.

По словам специалистов, успех будет зависеть от качества решений. Если российские ИИ-сервисы предложат удобные голосовые ассистенты, продвинутую обработку фото и видео, работу офлайн или глубокую интеграцию с популярными сервисами, они смогут завоевать аудиторию. В противном случае пользователи просто удалят ненужные приложения — как это часто происходит и сейчас.

Некоторые эксперты отмечают, что россияне уже активно пользуются ИИ на смартфонах, просто не всегда это осознают — например, общаясь с чат-ботами банков или госструктур.

Будет ли предустановка обязательной и в каком именно виде — станет ясно после публикации законопроекта. Пока речь идёт о проработке механизма и сборе предложений.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru