Вышел Solar Dozor 7 — DLP-система нового поколения с модулем UBA

Вышел Solar Dozor 7 — DLP-система нового поколения с модулем UBA

Вышел Solar Dozor 7 — DLP-система нового поколения с модулем UBA

Специалисты «Ростелеком-Солар», национального провайдера технологий и сервисов кибербезопасности, порадовали рынок выходом DLP-системы нового поколения — Solar Dozor 7. Этот релиз отметился интегрированным модулем продвинутого анализа поведения пользователей Solar Dozor UBA.

По словам представителей компании, новое поколение системы поможет решить целый спектр задач безопасности. Например, автоматизированный анализ способен заранее выявить попытки нарушений со стороны сотрудников компании.

Основная задача Solar Dozor 7 — обеспечить защиту от утечек, для чего используется передовая концепция People-Centric Security. Благодаря такому подходу служба безопасности сможет перейти от мониторинга сотен тысяч уведомлений об инцидентах к анализу поведения сотрудников и фиксированию отклонений в этом поведении.

За вышеописанный анализ в Solar Dozor 7 отвечает модуль UBA (User Behavior Analysis). Он может обнаружить аномалии в поведении сотрудников, которые могут быть следствием деструктивной деятельности: корпоративного мошенничества, коррупционных схем и зарождающихся утечек данных. За счёт такой реализации службы безопасности смогут работать с рисками превентивно.

«На сегодняшний день в развитии DLP-систем наметились два легко отслеживаемых тренда. Во-первых, это уже не просто системы защиты от утечек — они вышли за рамки своих задач, помогая снизить риски в сфере экономической и кадровой безопасности компании», — объясняет Галина Рябова, директор центра развития продуктов Solar Dozor 7.

«Во-вторых, сама информационная безопасность все больше учитывает стратегию безопасности с фокусом на человеке, постепенно отходя от анализа событий и данных».

Модуль Solar Dozor UBA располагает методами анализа, основанными на уникальных алгоритмах класса unsupervised machine learning (обучение без учителя). Эти алгоритмы не требуют предварительной настройки и адаптации системы под новые условия эксплуатации.

Каждый сотрудник подвергается анализу с учётом персональных особенностей поведения, делового контекста, роли в коллективе и других факторов. Своеобразная история активности собирается в течение двух месяцев, после чего система уже может выявить устойчивое поведение и начать фиксировать аномалии.

Помимо этого, модуль Solar Dozor UBA способен вычислить наиболее уязвимые группы сотрудников, у которых отмечается подозрительное поведение. Все это записывается и относится к различным паттернам поведения. В настоящее время система насчитывает около 20 паттернов.

По каждой из таких комбинаций поведенческих особенностей и аномалий будет вестись постоянный контроль опасных тенденций.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Инфостилер Jarka прожил год на PyPI под видом инструментов интеграции ИИ

Эксперты «Лаборатории Касперского» нашли на PyPI два схожих пакета, якобы реализующих доступ к API популярных ИИ-моделей — GPT-4 Turbo и Claude AI. Анализ показал, что истинной целью в обоих случаях является внедрение зловреда JarkaStealer.

Вредоносные библиотеки gptplus и claudeai-eng были загружены в репозиторий Python-кодов в ноябре прошлого года, притом из-под одного и того же аккаунта. До удаления с подачи Kaspersky их скачали более 1700 раз пользователи из 30 стран (в основном жители США, Китая, Франции, Германии и России).

 

Описания содержали инструкции по созданию чатов для ИИ-ботов и примеры работы с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM). Для имитации заявленной функциональности в код был встроен механизм взаимодействия с демопрокси ChatGPT.

При запуске параллельно происходит загрузка с GitHub файла JavaUpdater.jar — инфостилера Jarka. При отсутствии у жертвы софта Java с Dropbox скачивается JRE.

Внедряемый таким образом вредонос умеет выполнять следующие действия в системе:

  • собирать системную информацию;
  • воровать информацию из браузеров;
  • прерывать процессы Google Chrome и Microsoft Edge (чтобы вытащить сохраненные данные);
  • отыскивать сессионные токены в Telegram, Discord, Steam, чит-клиенте Minecraft;
  • делать скриншоты.

Украденные данные архивируются и передаются на C2-сервер. После этого файл с добычей удаляется с зараженного устройства, чтобы скрыть следы вредоносной активности.

Как оказалось, владельцы JarkaStealer продают его в Telegram по модели MaaS (Malware-as-a-Service, «вредонос как услуга»), однако за доступ уже можно не платить: исходники были опубликованы на GitHub. В рекламных сообщениях и коде зловреда обнаружены артефакты, позволяющие заключить, что автор стилера владеет русским языком.

«Обнаруженная кампания подчёркивает постоянные риски, связанные с атаками на цепочки поставок, — отметил эксперт Kaspersky GReAT Леонид Безвершенко. — При интеграции компонентов с открытым исходным кодом в процессе разработки критически важно проявлять осторожность. Мы рекомендуем организациям внедрять строгую проверку целостности кода на всех этапах разработки, чтобы убедиться в легитимности и безопасности внешнего программного обеспечения или внешних компонентов».

Тем, кто успел скачать gptplus или claudeai-eng, рекомендуется как можно скорее удалить пакет, а также обновить все пароли и сессионные токены.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru