Гарда NDR научилась искать скрытые атаки по поведению хостов

Гарда NDR научилась искать скрытые атаки по поведению хостов

Гарда NDR научилась искать скрытые атаки по поведению хостов

Компания «Гарда» обновила систему анализа сетевого трафика и выявления угроз «Гарда NDR». В новой версии появились механизмы автоматической оценки риска для хостов и кластеризации устройств на основе машинного обучения.

Главная идея обновления заключается в том, чтобы помочь специалистам по информационной безопасности быстрее находить действительно подозрительные события среди большого количества сетевой активности.

Для этого система анализирует поведение устройств в сети и группирует их по схожим признакам. Если один из хостов начинает заметно отличаться от других устройств своего кластера, это может указывать на аномалию или потенциальный инцидент.

Такой подход позволяет выявлять нестандартные сценарии атак, которые не всегда обнаруживаются классическими сигнатурными средствами защиты.

Параллельно в продукте появился риск-скоринг хостов. Вместо длинного списка разрозненных уведомлений аналитик получает ранжированный перечень узлов с оценкой потенциального уровня риска.

Для формирования этой оценки используются сразу несколько источников данных: сетевой трафик, телеметрия NetFlow, сигнатурный анализ, индикаторы компрометации и данные от механизмов Deception.

В компании отмечают, что подобное сочетание кластеризации и автоматической оценки риска реализовано в российских NDR-решениях впервые.

Обновление затронуло и другие компоненты системы. В продукт добавили поддержку цифровых отпечатков JA4 для анализа зашифрованного трафика, а также новую ML-модель для выявления автоматически сгенерированных доменов (DGA), которые часто используются для связи зловредов с управляющими серверами.

Кроме того, разработчики упростили развёртывание решения. В системе появились графический мастер установки и механизм автоматической загрузки политик из архивов. Также были расширены возможности интеграции с SIEM-платформами и доработан пользовательский интерфейс.

По данным компании, изменения затронули и процессы расследования инцидентов. Ряд операций теперь требует меньше действий со стороны аналитиков, что должно сократить время на обработку событий безопасности и снизить вероятность пропуска важных сигналов на фоне большого количества уведомлений.

Подпишитесь на новости

«В общак»: подпись к банковскому переводу может закончиться проверкой

Комментарий к переводу — не лучшее место для импровизированного стендапа. Подписи вроде «взятка», «откат» или «в общак» могут вызвать вопросы у банка и привести к ограничениям, предупредила юрист Мери Валишвили.

Как сообщает РИА Новости, доцент РЭУ имени Плеханова объяснила: автоматизированные банковские системы учитывают текст, но не обязаны понимать намерение пошутить.

При этом единого публичного списка опасных слов нет. Банки самостоятельно настраивают алгоритмы и не раскрывают полные перечни маркеров подозрительных операций. Поэтому речь не об универсальном правиле.

Внимание могут привлечь и вполне бытовые комментарии: «за маникюр», «за ЖКУ», «по договору». Сами формулировки не запрещены, однако регулярность поступлений, одинаковые суммы и другие обстоятельства могут сформировать подозрительный для комплаенс-системы паттерн.

Для обычных частных переводов Валишвили рекомендует не добавлять лишние комментарии. Если платеж имеет юридическое значение, она советует указывать конкретные реквизиты документа, например номер и дату договора займа. Для коллективных сборов можно использовать предусмотренные банком инструменты с обозначенной целью.

Главный вывод — писать фактическое назначение платежа без двусмысленных украшений. Другу шутка может понравиться, а банковскому контролю после нее потребуются объяснения.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru