Вышел MaxPatrol SIEM 8.2 с новыми сценариями использования ML-алгоритмов

Вышел MaxPatrol SIEM 8.2 с новыми сценариями использования ML-алгоритмов

Вышел MaxPatrol SIEM 8.2 с новыми сценариями использования ML-алгоритмов

Positive Technologies выпустила новую версию системы мониторинга событий ИБ и управления инцидентами — MaxPatrol SIEM 8.2. Аналитики теперь смогут эффективнее выявлять атаки и снять с себя часть рутинных задач, повышая скорость реакции на инциденты. В версии 8.2 также расширены сценарии использования алгоритмов машинного обучения.

Главное в релизе MaxPatrol SIEM 8.2 — использование ML-алгоритмов не только для получения second opinion (второго мнения), но и для выявления целенаправленных атак и неизвестных уязвимостей и угроз.

Обновлен мониторинг источников, что позволяет исключить слепые зоны и обеспечить непрерывный контроль инфраструктуры. Кроме того, появилась возможность хранить в два раза больше данных на вычислительных ресурсах, аналогичных ресурсам open-source-решений, по всей геораспределенной инфраструктуре и при этом осуществлять централизованный поиск из единого окна на базе СУБД LogSpace.

«Мы повышаем результативность MaxPatrol SIEM. Каждый релиз направлен на повышение удобства и эффективности работы операторов в части обнаружения атак и ориентирован на снижение нагрузки на специалистов. У продуктов этого класса результативность складывается из нескольких составляющих: система знает, где искать, что искать, а также подсказывает, что делать с найденным. Обновленный мониторинг источников, дальнейшее развитие ML-алгоритмов, горизонтальное масштабирование LogSpace вместе с уже известными пользователям функциями гарантируют качественный детект и помогают операторам быстрее и правильнее среагировать на атаку», — комментирует Иван Прохоров, руководитель продукта MaxPatrol SIEM, Positive Technologies.

Еще с версии 8.0 MaxPatrol SIEM получил интеграцию с ML-модулем поведенческого анализа — BAD (Behavioral Anomaly Detection). В своем первом релизе ML-помощник работал как система second opinion: применяя машинное обучение, модуль подтверждал срабатывание правил корреляции.

Таким образом когнитивная нагрузка аналитиков снижалась, что позволяло им быстрее и точнее принимать решения по инцидентам ИБ. В новой версии интеграция с BAD расширилась: ML-алгоритмы помогают выявлять даже неизвестные атаки злоумышленников и те, которые направлены на обход стандартных правил корреляции.

В модуль встроено порядка 50 моделей машинного обучения, разработанных на основе 20-летнего опыта Positive Technologies в расследовании инцидентов. BAD собирает и анализирует данные о событиях, пользователях, процессах в контексте событий и присваивает им определенный уровень риска (risk score). Операторы смогут обнаруживать аномалии не только в событиях Windows, но и Unix-подобных систем и сетевого оборудования.

Чтобы не пропустить инцидент ИБ, необходимо непрерывно отслеживать состояние источников событий, потока и качества данных от них, исключая слепые зоны. Обновленный мониторинг источников в MaxPatrol SIEM 8.2 позволяет контролировать полноту и качество сбора данных со всех источников.

Так, например, SIEM-система среди прочего обнаруживает те источники, для которых по каким-либо причинам не настроен мониторинг (возможное нарушение регламента ИБ). Новая функциональность также подскажет аналитику, как следует настроить мониторинг, чтобы обеспечить максимально качественное обнаружение угроз. MaxPatrol SIEM содержит экспертные знания о том, как правильно отслеживать более 350 источников событий и какие требования к потоку событий (допустимый диапазон, отклонение от среднего) и к наличию необходимых идентификаторов в нем необходимо соблюдать. Рекомендации обновляются регулярно на основе опыта специалистов экспертного центра безопасности Positive Technologies (PT Expert Security Center).

Ряд значимых обновлений коснулись СУБД LogSpace, разработанной специально для хранения больших объемов информации о событиях ИБ и ИТ из разных источников. Теперь LogSpace доступна для организаций с географически распределенными инфраструктурами.

Новая версия, поддерживающая горизонтальное масштабирование, позволяет в одном приложении фильтровать события, которые собираются, обрабатываются и хранятся в разных конвейерах. Благодаря поддержке горячего и теплого хранения стоимость долгосрочного хранения событий сокращается до четырех раз, при этом сохраняется возможность их оперативного анализа.

В России ущерб от Android-трояна Mamont превысил 150 млн рублей

Android-троян Mamont стремительно выходит в лидеры мобильного мошенничества в России и, по оценке компании F6, станет одной из главных киберугроз 2026 года. Речь идёт уже не о единичных атаках, а о массовом заражении устройств и серьёзном финансовом ущербе.

По данным аналитиков F6, около 1,5% Android-устройств российских пользователей уже скомпрометированы различными вредоносными приложениями.

Если брать выборку в 100 млн смартфонов, это примерно 1,5 млн заражённых устройств. Почти в половине случаев — 47% — на них обнаружены следы трояна Mamont. К слову, в сентябре мы писали, что атаки Mamont на Android в России выросли в 36 раз за 2025 год.

В департаменте Fraud Protection F6 отмечают: по итогам 2025 года Mamont обошёл даже NFCGate — прежнего «фаворита» мошенников — как по количеству заражений, так и по ущербу для пользователей банков.

Только в третьем квартале 2025 года число новых установок Mamont в России росло в среднем на 60 устройств в день, а средняя сумма списаний в результате успешных атак составляла около 30 тыс. рублей. По оценке F6, ущерб для клиентов российских банков только за ноябрь 2025 года мог превысить 150 млн рублей.

Злоумышленники активно эксплуатируют чувствительные и провокационные темы. В 2025 году Mamont распространяли под видом папок с фото и видео, «антивирусов» и списков погибших, раненых и пленных участников СВО.

Среди типичных названий файлов — «Списки 200–300», «Списки пропавших, пленных», «Фото_Страшной_аварии», «ФОТО», «МоеВидео». Для большей убедительности APK-файлы сопровождают эмоциональными сообщениями вроде: «Ужас какой… насмерть разбился».

 

Распространение идёт через открытые чаты в популярных мессенджерах (например, домовые чаты), а также через массовые рассылки с уже заражённых устройств — по всем контактам жертвы.

Аналитики F6 изучили версию Mamont образца декабря 2025 года и отмечают, что за два года зловред сильно эволюционировал. После установки приложение запрашивает опасное разрешение — стать СМС-приложением по умолчанию. Без этого Mamont просто не сможет работать.

 

Дальше начинается самое интересное. Новый Mamont умеет:

  • читать все СМС, включая старые сообщения, полученные до заражения;
  • отправлять СМС с телефона жертвы;
  • определять наличие банковских приложений, маркетплейсов, мессенджеров и соцсетей;
  • получать данные о сим-картах;
  • отправлять USSD-запросы, чтобы оценить баланс и активные услуги.

На основе этих данных злоумышленники понимают, какими банками пользуется жертва, от каких сервисов приходят одноразовые пароли, и пополняют свои мошеннические базы. Часто этого уже достаточно для входа в банковские кабинеты, оформления кредитов и незаконных переводов.

Одна из самых опасных особенностей новой версии Mamont — возможность превратить владельца заражённого смартфона в невольного соучастника мошенников. Устройство можно использовать как узел связи, источник звонков, скрытый «дроп» или инструмент для дальнейшего распространения вредоносных приложений.

Как предупреждает Дмитрий Ермаков, руководитель департамента Fraud Protection F6, мошенники всё чаще собирают такие зловреды с помощью ИИ, а индивидуальная сборка вредоносного приложения под конкретную жертву занимает всего несколько минут — прямо в интерфейсе криминальных CRM.

По его словам, если в 2025 году главной угрозой был NFCGate, то в 2026-м он станет лишь одной из функций более универсальных и опасных Android-троянов вроде Mamont.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru