Компания Positive Technologies выпустила MaxPatrol SIEM

Positive Technologies: от сканеров к SIEM

Positive Technologies: от сканеров к SIEM

Компания Positive Technologies объявила о выпуске собственной системы управления событиями безопасности MaxPatrol SIEM, которая позволяет обнаруживать так называемые невидимые кибер-атаки или APT. Продукт является развитием сканера безопасности MaxPatrol, однако позволяет не только выявить уязвимости в корпоративной информационной системе, но и обнаружить попытку применения того или иного средства организации атак.

"Мы старались разработать следующую версию нашего сканера уязвимостей, - пояснил Борис Симис, директор по развитию бизнеса Positive Tehnologies. - Он мог определять уязвимости по анализу сетевого трафика, по набору установленного ПО и по другим признакам, но потом мы решили замахнуться на большее." В результате, версия MaxPatrol SIEM позволяет проводить инвентаризацию сетевых активов компании, обнаруживать в них уязвимости, выявлять инциденты, проводить расследование и готовить отчёты. При этом все эти функции продукт выполняет на едином технологическом ядре.

В своём новом продукте компания использует технологию нереляционных баз данных, таких как ElasticSearch или MongoDB. Они позволяют оперативно обрабатывать большие объёмы информации о происходящих в компании событиях и выявлять в них признаки известных типов нападений. При этом продукт собирает данные о сетевом трафике, о конфигурациях сетевых устройств, о происходящих на устройствах событиях, а также обрабатывает сообщения собственного сканера уязвимостей и других средств защиты. Все эти данные собираются в распределенную базу хранения информации с помощью различных протоколов: SysLog, NetFlow, SNMP, WMI, RPC, SSH, Telnet, MSSQL и других. Продукт можно настроить на использование протоколов удаленного управления для сбора информации, что не требует установки дополнительных агентов на контролируемые ресурсы.

Все собранные данные сопоставляются друг с другом с помощью механизмов искусственного интеллекта для обнаружения признаков нападения. "Мы интегрировали свой сканер с такими SIEM как ArcSight и Qradar, и мы знаем насколько мало информации они получают от сканеров, - пояснил Дмитрий Кузнецов, заместитель технического директора Positive Technologies. - Поэтому мы решили написать собственную SIEM, чтобы эффективнее использовать данные, получаемые средствами защиты, для расследования инцидентов". При этом система снабжена модулем подготовки отчётов, который можно использовать для проведения расследования и выявления проблемных мест.

По своей сути MaxPatrol является объединением различных типов сканеров: активных, пассивных и системных, которые собраны в единую систему контроля всех происходящих событий. Так же в продукт добавлена система сбора информации о событиях, которая позволяет проводить в дальнейшем расследования инцидентов. "Когда мы вели переговоры с Gartner по участию в их исследованиях, они спрашивали нас к какой категории средств защиты относится данный продукт, - поделился информацией Борис Симис. - В принципе, наш продукт может быть сразу в нескольких квадратах Gartner, но мы решили назвать его SIEM, поскольку этот термин более понятен российским заказчикам. Возможно, за рубежом мы будем продвигать его в другой категории."

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

Сбер разработал комплексную модель угроз для ИИ

Эксперты Сбера разработали модель угроз для искусственного интеллекта (включая генеративный ИИ), охватывающую все этапы жизненного цикла таких систем — от подготовки данных до интеграции в приложения.

Документ опубликован на портале киберграмотности Сбера «Кибрарий». Он не привязан к конкретной отрасли и предназначен для оценки потенциальных уязвимостей, адаптации защитных механизмов и минимизации рисков.

В исследовании описаны 70 угроз, связанных с применением как предиктивных, так и генеративных моделей ИИ. Особое внимание уделено рискам, возникающим при использовании генеративных систем, чье распространение стремительно растёт. Для каждой угрозы определены затрагиваемые свойства информации — конфиденциальность, целостность и доступность, а также объекты воздействия, будь то обучающие датасеты или модели с открытым исходным кодом. Модель включает схему взаимодействия таких объектов и их детальное описание.

«Сбер активно применяет технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессах и глубоко понимает возникающие угрозы. В ответ на эти вызовы мы создали первую в России модель киберугроз, охватывающую весь спектр рисков, связанных с разработкой и использованием ИИ. Этот документ позволит организациям любой сферы — от финансов до госструктур и промышленности — системно оценивать уязвимости, настраивать защитные меры и снижать возможные потери», — отметил вице-президент Сбера по кибербезопасности Сергей Лебедь.

Ключевые риски при использовании ИИ — это принятие ошибочных решений и утечки данных, использованных при обучении моделей. Кроме того, ИИ активно используют киберпреступные группировки в своих целях.

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