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.

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

Число атак через WhatsApp в России выросло в шесть раз в 2025 году

По данным Координационного центра доменов .RU/.РФ, число случаев мошенничества в мессенджере WhatsApp (принадлежит признанной в России экстремистской и запрещённой корпорации Meta) увеличилось в шесть раз в первом квартале 2025 года по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.

Согласно оценкам экспертов, опрошенных «Известиями», самыми распространёнными мошенническими схемами являются звонки от имени сотрудников правоохранительных органов или руководителей компаний, массовые рассылки с взломанных аккаунтов, а также фишинговые атаки, маскирующиеся под предложения от различных компаний.

Директор компании «Интернет-Розыск» Игорь Бедеров отметил, что цель таких атак — получить от жертвы подтверждение данных или «проверить безопасность счетов». Для повышения доверия злоумышленники активно используют утечку персональных данных.

«Если мошенники выходят на связь через сообщения, они часто отправляют фишинговые ссылки на поддельные сайты. Также они могут просить передать коды из СМС», — добавил Игорь Бедеров.

Одна из популярных схем — звонок от имени руководителя компании, который якобы просит помочь сотруднику ФСБ или МВД. Такой «сотрудник» действует крайне напористо, запугивает жертву и заставляет выполнять его указания.

«Мне сказали, что моя фамилия фигурирует в деле о незаконном выводе денег за границу от имени моей компании. Были предъявлены документы и распоряжение генерального директора. Руководитель якобы просил содействовать органам и выполнить их инструкции. Меня заставили назвать номера счетов и банковских карт, а потом — перевести средства на другие счета. Запугивание продолжалось несколько часов. К счастью, я вовремя опомнился», — рассказал москвич Михаил.

Как свидетельствуют обсуждения на форумах и в соцсетях, такие «сотрудники» обычно прекращают общение, если собеседник требует соблюдения официальных процедур, например, предъявления ордера при визите домой.

По словам представителя Координационного центра доменов .RU/.РФ Евгения Панкова, за первые месяцы 2025 года число атак на пользователей WhatsApp в России выросло в шесть раз по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.

«У WhatsApp в России большая пользовательская база, включая наиболее уязвимые категории — детей и пожилых людей. Основными инструментами злоумышленников остаются фишинг и социальная инженерия. Они легко адаптируют сценарии под текущие интересы людей, что создаёт для них эффект “золотой лихорадки”», — пояснил Панков.

Также набирает обороты захват учётных записей. Чтобы потерять доступ к аккаунту, достаточно перейти по вредоносной ссылке. После взлома аккаунт используется для массовой рассылки сообщений с просьбами о финансовой помощи — и люди нередко на них откликаются.

По словам Игоря Бедерова, злоумышленники рассылают такие сообщения, в том числе с использованием голосовых сообщений, созданных на основе образцов реального голоса родственников или знакомых жертвы с применением дипфейк-технологий.

Широко распространены и фишинговые рассылки, ведущие на поддельные сайты, где собираются данные банковских карт. Для привлечения внимания используются обещания крупных скидок, бонусов, лотерей и выгодных инвестиций.

В преддверии отпусков активизировались рассылки с предложениями выгодного бронирования отелей и аренды жилья на курортах. При этом мошенники используют и другие каналы — социальные сети и видеохостинги.

«Мне предложили забронировать отель “Жемчужина” в Сочи на июнь со скидкой 30%. Я действительно интересовалась этим отелем и связалась через WhatsApp с якобы его сотрудниками. Меня попросили перевести 50 тыс. рублей для фиксации брони. Однако по приезде выяснилось, что бронь не была оформлена. Пришлось срочно искать другое жильё. Деньги вернуть не удалось, несмотря на обращение в полицию», — рассказала одна из жертв схемы.

«Пользователям важно соблюдать базовые правила безопасности: включить двухфакторную аутентификацию или настроить ключи доступа для защиты аккаунта, критически относиться к “щедрым” предложениям и сомнительным просьбам. Не переходите по ссылкам из подозрительных сообщений и используйте надёжное защитное решение на всех устройствах — это поможет предотвратить переход на фишинговые или мошеннические сайты», — порекомендовала контент-аналитик “Лаборатории Касперского” Татьяна Щербакова.

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