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.

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

Российские пользователи Java рискуют безопасностью

Согласно отчету Axiom JDK «Тренды Java в России 2024», отечественные разработчики активно внедряют новые релизы Java и возможности ИИ. Но 89% рискует безопасностью, используя зарубежные платформы или решения с открытым кодом.

Как показало исследование, переход на новые релизы Java в России идет динамичнее, чем за рубежом, где многие базируются на ранних версиях Java с долгосрочной поддержкой (LTS, long term support).

Напротив, в России запускается много новых проектов. Так, версию Java 17, вышедшую в сентябре 2021 г., используют почти 70% респондентов, а Java 21, вышедшую в сентябре 2023 г., – 36%. При этом более трети респондентов используют две LTS-версии, а около четверти – три.

 

Без малого половина разработчиков (48%) использует генеративный искусственный интеллект для написания кода. Наиболее популярным инструментом является ChatGPT, который применяет 35%. Почти четверть (23%) экспериментируют с двумя и более нейросетями, 70% ограничивается одним инструментом. При этом авторы исследования обнаружили четкую корреляцию между использованием искусственного интеллекта и новых версий Java.

Подавляющее большинство респондентов в промышленной эксплуатации по-прежнему используют зарубежные дистрибутивы Java, так что потенциал для импортозамещения по-прежнему остается большим. Однако авторы исследования напоминают, что использование в критических системах Java-компонентов без обновления и поддержки увеличивает риски на фоне роста технологических угроз и многообразия систем в ИТ-инфраструктуре.

62% респондентов используют устаревшие версии Java — Java 8 (2014) или Java 11 (2018), которые Oracle распространяла бесплатно. Основной причиной отказа от миграции на новые релизы является высокая трудоемкость процесса, требующего замены всех библиотек-зависимостей.

В топ-5 дистрибутивов вошли Oracle JDK (37%), Liberica JDK (33%), Eclipse Temurin (25%), Amazon Corretto (14%) и Red Hat OpenJDK (14%). Отечественная платформа Axiom JDK с долей 11% заняла шестое место.

 

«Россия — это страна, где Java уже не просто язык программирования, а, по сути, культурный код ИТ-отрасли. Исследование показало огромный аппетит отечественных разработчиков к инновациям и стремление осваивать их ускоренными темпами. В этом и парадокс: стабильность отечественного бизнеса требует смелых решений, включая отказ от зарубежных Java-дистрибутивов без поддержки, которые повышают риски безопасности. Чтобы обеспечить устойчивость бизнеса и технологическую независимость страны, сегодня нужна не просто Java, а целая экосистема — от среды разработки до серверов приложений и библиотек. Здесь мы видим основное направление развития Java-разработки в следующем году», — отметил Сергей Лунегов, директор по продуктам Axiom JDK.

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