Новое решение Angara Security на базе ML повысит эффективность SOC

Новое решение Angara Security на базе ML повысит эффективность SOC

Новое решение Angara Security на базе ML повысит эффективность SOC

Специалисты компании Angara Security выпустили решение на базе нейронной сети, интегрирующееся с SIEM-системой. По словам разработчиков, новинка поможет повысить эффективность мониторинга в SOC.

Комбинированные слои, из которых состоит нейронная сеть, свойственны как сверточным сетям (Convolutional Neural Networks), так и рекуррентным (Recurrent Neural Networks).

Таким образом, разработка поможет дополнить стандартные методы анализа событий в информационной безопасности, а также с высокой точностью выявлять вредоносную активность по характерным паттернам.

В этом случае безопасники избавляются от необходимости писать отдельные правила детектирования для каждой новой утилиты или процедуры.

«ML-модели являются отличным вспомогательным инструментом в работе аналитиков. С одной стороны, они позволяют расширить возможности по детектированию активности злоумышленников, с другой — автоматизировать часть процессов и высвободить ресурсы для задач, требующих участия человека», — комментирует Артем Грибков, заместитель директора Angara SOC по развитию бизнеса.

Использованная Angara Security ML-модель может применяться в трёх сценариях. Например, для детектирования PowerShell-скриптов — одного из любимых инструментов киберпреступников.

Второй сценарий — обнаружение DGA-доменов и DNS-туннелирования. Зачастую классические методы анализа DNS-имен выдают ложноположительные срабатывания, а сверху ещё накладывается проблема доменных имён, похожих на легитимные. В Angara Security отмечают, что ML-решение справляется с этой задачей.

Наконец, третий сценарий — анализ журналов веб-серверов. ML-модель в этом случае может использоваться в качестве дополнения к WAF-системам или как альтернатива эшелонированной защиты веб-ресурсов.

Самозанятый или штатник? Ошибка может стоить бизнесу до 5 млн рублей

Российскому бизнесу всё жёстче напоминают: самозанятый — это не сотрудник на минималках, а отдельный налоговый режим. И если компания решила сэкономить на НДФЛ и страховых взносах, маскируя штатника под фрилансера, ФНС может прийти с очень неприятным калькулятором.

По данным платформы «Консоль» (приводят «Известия»), спор с налоговой из-за неправильно оформленного самозанятого может обойтись среднему бизнесу в 3-5 млн рублей.

Причём речь может идти всего об одном человеке. Если ФНС решит, что компания подменила трудовые отношения самозанятостью, ей доначислят НДФЛ, страховые взносы, штрафы и пени за весь период работы.

Расклад бодрит. Например, если компания два года платила самозанятому по 250 тыс. рублей в месяц, общий объём выплат составит 6 млн рублей. При переквалификации отношений бизнесу могут доначислить около 780 тыс. рублей НДФЛ и примерно 1,8 млн рублей страховых взносов. А вместе со штрафами и пенями итог легко перевалит за 3 млн рублей.

Юристы подтверждают: такие суммы уже встречаются на практике. Основные красные флажки для ФНС — фиксированные ежемесячные выплаты, отсутствие у самозанятого других клиентов, работа по графику, корпоративная почта, оборудование или рабочее место. То есть если человек выглядит как сотрудник, работает как сотрудник и получает деньги как сотрудник, налоговая может решить, что это и есть сотрудник.

Для небольших компаний такие претензии могут стать не просто неприятностью, а ударом по кассе: от остановки проектов до проблем с выплатами другим работникам и кредиторам. Несколько подобных эпизодов способны довести бизнес до банкротства.

Эксперты советуют оформлять отношения по-взрослому: заключать договор на конкретный результат, подписывать акты, не ставить исполнителя в график, не встраивать его в корпоративную структуру и не платить зарплатой под другим названием. А ещё не нанимать бывших сотрудников как самозанятых в течение двух лет после увольнения.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru