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.

Инфосистемы Джет запустила кибериспытания с призом до 1,5 млн

Компания «Инфосистемы Джет» запустила программу кибериспытаний на платформе Standoff Bug Bounty. Цель проекта — проверить реальную киберустойчивость компании к самым опасным сценариям атак, включая полный захват управления ИТ-инфраструктурой и получение несанкционированного доступа к системам клиентов. За подтверждение возможности реализации каждого из таких сценариев предусмотрено вознаграждение до 1,5 млн рублей.

Программа рассчитана до конца 2026 года, но может завершиться раньше — если исследователям удастся успешно продемонстрировать одно из двух недопустимых событий.

В фокусе кибериспытаний находятся корпоративные информационные системы «Инфосистемы Джет», как во внутреннем контуре, так и в отдельной защищённой среде, используемой для удалённой работы с инфраструктурой заказчиков. Помимо крупных выплат за критические сценарии, компания готова дополнительно поощрять исследователей за найденные уязвимости высокого уровня опасности, даже если они не привели к полной цепочке атаки.

По словам Ивана Булавина, директора по продуктам платформы Standoff 365, формат кибериспытаний позволяет оценивать безопасность не через отдельные уязвимости, а через призму реальных бизнес-рисков.

Практика 2025 года это подтверждает: более 60% выявленных недостатков в рамках кибериспытаний относились к критическому и высокому уровням, что значительно выше показателей классических программ по поиску уязвимостей. Общий объём выплат по таким программам превысил 42 млн рублей, что, по мнению экспертов, говорит о зрелости и эффективности формата.

Запуск кибериспытаний стал логичным продолжением классической программы баг-баунти «Инфосистемы Джет», которая уже действует и показала хорошие результаты. Однако, как подчёркивают в компании, основной интерес теперь смещается с поиска отдельных уязвимостей на понимание того, насколько устойчив бизнес к реальным разрушительным атакам.

Как пояснил Андрей Янкин, директор центра информационной безопасности «Инфосистемы Джет», компания заранее определила для себя наиболее критичные и недопустимые ИТ-сценарии — это полное разрушение ИТ-систем без возможности быстрого восстановления и атаки на клиентов через собственную инфраструктуру. Анализ десятков расследованных инцидентов ИБ за 2025 год показал, что именно такие результаты чаще всего интересуют реальных злоумышленников.

По его словам, формат кибериспытаний привлекает более опытных исследователей за счёт высоких вознаграждений, а потенциальные выплаты несоизмеримо меньше ущерба, который мог бы быть нанесён при реальной атаке. Именно поэтому компания готова «с радостью заплатить» за демонстрацию недопустимого события — как за возможность заранее увидеть и закрыть самый опасный сценарий.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru