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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Схема IconAds: 352 Android-приложения показали 1,2 млрд реклам за сутки

Исследователи из HUMAN рассказали о новой крупной схеме рекламного мошенничества под названием IconAds. В неё входило 352 вредоносных Android-приложения, которые показывали рекламу вне контекста, скрывали свои иконки с домашнего экрана и создавали проблемы при удалении.

Эти приложения уже удалены из Google Play, но за время своего пика они генерировали до 1,2 млрд рекламных запросов в день. Согласно отчёту, больше всего заражённых устройств оказалось в Бразилии, Мексике и США.

IconAds — не новенький на сцене: это очередная итерация уже известных угроз HiddenAds и Vapor, которые с 2019 года научились обходить защиту Play Store. У таких приложений есть несколько общих трюков: обфускация кода, подмена активностей, маскировка под другие программы, в том числе под сам Google Play. Некоторые версии даже проверяли, откуда их установили — из официального магазина или нет — и только потом начинали «шалить».

Параллельно с этим IAS Threat Lab вскрыл другую хитрую схему под названием Kaleidoscope. Здесь схема двойная: на Google Play загружается «невинная» версия приложения, а её «злой близнец» — с вредоносным кодом — распространяется через сторонние магазины и фейковые сайты. И уже эта вредоносная копия показывает пользователям агрессивную рекламу и «отмывает» деньги рекламодателей. Основной удар пришёлся на Латинскую Америку, Турцию, Египет и Индию, где такие магазины особенно популярны.

Интересный момент: часть доходов от Kaleidoscope связана с португальской компанией Saturn Dynamic, которая вроде как просто предлагает инструменты для монетизации рекламы. Но, как выясняется, всё гораздо интереснее.

Из рекламы — в финансы: новые атаки на NFC и СМС

И это ещё не всё. Эксперты также сообщают о росте финансовых атак через NFC. Например, вредоносы NGate и SuperCard X перехватывают сигнал с банковской карты жертвы и отправляют его на устройство злоумышленника — и вуаля, можно снимать деньги в банкомате за тысячи километров. Ещё одна вариация — Ghost Tap, когда украденные данные карты подгружаются в цифровой кошелёк (Google Pay, Apple Pay) и используются для оплаты в обычных терминалах. Всё выглядит как обычная транзакция, и банки ничего не подозревают.

100 000 заражений в Узбекистане и фальшивые приглашения на свадьбу

Пока одни показывают рекламу, другие крадут СМС и банковские данные. В Узбекистане зафиксирована вспышка заражений новым вредоносом Qwizzserial. За три месяца он успел заразить почти 100 000 устройств и украсть не менее 62 000 долларов. Вредонос маскируется под приложения банков и госуслуг, а распространяется через фейковые телеграм-каналы. После установки приложение просит доступ к СМС, звонкам и даже предлагает отключить оптимизацию батареи, чтобы работать в фоне без помех.

Собранные данные (номера телефонов, карты и коды подтверждения) отправляются через телеграм-ботов. И, по словам экспертов из Group-IB, злоумышленники даже автоматизировали процесс создания поддельных приложений.

Ещё немного плохих новостей: фейковые TikTok и кража криптокошельков

В довесок Kaspersky нашла новый троян SparkKitty, который умеет работать как на Android, так и на iOS. Он распространяется через клоны TikTok на левых сайтах, а на iPhone устанавливается с помощью сертификатов разработчиков, минуя App Store. Основная цель — найти и украсть фотографии с сид-фразами от криптокошельков, причём для этого SparkKitty использует OCR, то есть умеет распознавать текст на картинках.

Судя по источникам распространения, вредонос в основном бьёт по пользователям в Китае и Юго-Восточной Азии. Предшественником SparkKitty считается SparkCat — он делал то же самое.

Android всё больше становится полем битвы: рекламные мошенники, финансовые киберпреступники и шпионские программы — все борются за контроль над вашими экранами, СМС и даже фото. И пока Google и производители антивирусов реагируют, злоумышленники продолжают адаптироваться и выпускать новые версии своих вредоносов.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru