Новый механизм в MaxPatrol SIEM автоматизирует построение цепочек процессов

Новый механизм в MaxPatrol SIEM автоматизирует построение цепочек процессов

Новый механизм в MaxPatrol SIEM автоматизирует построение цепочек процессов

Новый пакет экспертизы MaxPatrol SIEM, включающий механизм построения цепочек запускаемых процессов, позволяет аналитикам ИБ экономить до 5-10 минут на анализе срабатывания каждого правила корреляции. Разработанный экспертами Positive Technologies механизм автоматически обогащает любое скоррелированное событие, которое содержит имя и идентификатор процесса, его полной цепочкой. Дополнительный контекст, помогающий эффективнее выявлять активность злоумышленников, отображается в карточке события.

В SIEM-системах большое количество правил детектирования основано на событиях, в которых есть информация о старте процесса. При верификации срабатываний операторы много времени затрачивают на «раскручивание» цепочек запускаемых процессов. Помимо самого подозрительного процесса, они также анализируют и те, которые породили его и запустили в дальнейшем.

Новый механизм в MaxPatrol SIEM автоматизирует задачи по построению цепочек процессов, что существенно облегчает работу аналитиков ИБ. Если ранее оператору приходилось делать порядка пяти-шести запросов в SIEM-системе, чтобы выяснить последовательность запуска связанных между собой процессов, то сейчас цепочки собираются автоматически и выводятся в специальном поле в карточке события.

Продукт обнаруживает подозрительную активность, инициированную мессенджерами (Telegram, Skype, WhatsApp (принадлежит компании Meta, которая признана экстремистской и запрещена в РФ), Microsoft Teams), веб-серверами, приложениями Microsoft Office, антивирусными программами, например Kaspersky Security Center, и агентами SCCM, которые обеспечивают централизованное управление конфигурациями в IT-инфраструктуре.

Кроме того, эксперты Positive Technologies обновили пакеты экспертизы для обнаружения атак по модели MITRE ATT&CK. Добавленные в MaxPatrol SIEM правила позволяют выявлять:

  • применение техник LSASS Shtinkering (метод дампа памяти процесса LSASS с использованием службы регистрации ошибок Windows) и Dirty Vanity (метод внедрения кода для обхода средств защиты на конечных точках). Вредоносные техники появились в арсенале злоумышленников в декабре 2022 года;
  • эксплуатацию уязвимости в алгоритме шифрования RC4, позволяющую получить удаленный доступ к системе или выполнить код, а также эксплуатацию семейства уязвимостей принудительной аутентификации, которые позволяют получить NTLM-хеш служебной учетной записи узла под управлением Windows.

«Пакеты экспертизы, загруженные в MaxPatrol SIEM ранее, пополняются правилами по мере появления новых способов атак. Эксперты Positive Technologies непрерывно анализируют актуальные киберугрозы и разрабатывают правила детектирования тактик, техник и методов эксплуатации уязвимостей, которые атакующие только взяли на вооружение, — отметил Кирилл Кирьянов, руководитель группы обнаружения атак на конечных устройствах в компании Positive Technologies.Кроме того, некоторые давно известные бреши в службе RPC, связанные с принудительной аутентификацией (coerced authentication), официально не были признаны уязвимостями, и не будут исправлены Microsoft, а обновленный пакет поможет специалистам по ИБ обнаружить попытки их эксплуатации и вовремя принять меры».

Чтобы начать использовать механизм построения цепочек запускаемых процессов, необходимо обновить MaxPatrol SIEM до версии 7.0 и установить новый пакет экспертизы.

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