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.

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

Мошенники начали атаковать абитуриентов, поступающих на платные отделения

Мошенники начали активно использовать сезон поступления в вузы, предлагая абитуриентам, претендующим на платные места, заранее внести оплату за обучение. Под предлогом «гарантированного поступления» злоумышленники выманивают деньги у поступающих, вводя их в заблуждение и обещая помощь в зачислении.

О появлении такой схемы сообщили эксперты, опрошенные «Известиями». Главный эксперт Московского антикоррупционного комитета, доцент кафедры политического анализа и социально-психологических процессов РЭУ им. Г. В. Плеханова Александр Перенджиев связал эту активность с сокращением числа платных мест во многих вузах и ростом конкуренции среди абитуриентов.

Существование подобной схемы подтвердили изданию основатель сервиса разведки утечек данных и мониторинга даркнета DLBI Ашот Оганесян и эксперт проекта «За права заемщиков» и платформы «Мошеловка» Александра Пожарская. Она отметила, что мошенники давно используют схожие схемы, включая продажу дипломов, сертификатов и «услуг» по гарантированному поступлению. Также применяются различные методы социальной инженерии, в том числе фишинг и телефонные звонки с целью сбора личных данных.

По словам Пожарской, злоумышленники могут даже показывать поддельные приказы о зачислении или предлагать внести плату за якобы дополнительный набор. Такая практика используется и при «продаже» бюджетных мест.

В свою очередь, Александр Перенджиев напомнил, что оплата обучения осуществляется исключительно после подписания официального договора и только по реквизитам, указанным на сайте университета. Это — необходимое условие для возврата средств в случае расторжения договора.

«Все решения в вузах принимаются открыто, а любые попытки «ускорить процесс» за деньги — это обман», — подчеркнула Александра Пожарская.

Как отметил Ашот Оганесян, чаще всего жертвами мошенников становятся абитуриенты тех вузов, где списки поступающих публикуются с открытыми ФИО. Там, где используются обезличенные идентификаторы, злоумышленникам сложнее получить доступ к данным, и активность снижается.

Тем не менее, как предупредил руководитель направления по детской онлайн-безопасности в «Лаборатории Касперского» Андрей Сиденко, в зоне риска остаются и уже зачисленные студенты. Под видом сотрудников деканата или бухгалтерии злоумышленники могут требовать оплату «дополнительных сборов» или приглашать в фейковые группы в мессенджерах.

Чтобы избежать обмана, эксперты рекомендуют всегда сверять информацию на официальных сайтах вузов — особенно когда речь идёт о платежных реквизитах и сроках оплаты.

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