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.

Осторожно: поддельные фонды обманывают жертв трагедий и войн

Злоумышленники всё чаще используют благотворительность как предлог для обмана. Распространёнными схемами становятся сборы средств на лечение тяжелобольных, а также помощь жертвам природных и техногенных катастроф или боевых действий.

Как отметил в беседе с «Известиями» ведущий аналитик департамента Digital Risk Protection компании F6 Евгений Егоров, поддельные сайты, маскирующиеся под благотворительные организации и фонды, появляются регулярно. Активность мошенников, как правило, приурочена к конкретным информационным поводам: трагическим событиям и праздникам.

«Например, перед Новым годом мы зафиксировали появление нескольких десятков фейковых сайтов якобы благотворительных фондов и НКО. Чтобы похитить деньги и личные данные неравнодушных граждан, мошенники выдают себя не только за организации, но и за их сотрудников или волонтёров», — рассказал Евгений Егоров.

По словам представителя F6, волна фейковых ресурсов, а также групп в мессенджерах и соцсетях, активизировалась после теракта в «Крокус Сити Холле». Повышенную активность злоумышленников также можно наблюдать при сборах средств для военнослужащих и пострадавших в зоне боевых действий.

Эксперт по социотехническому тестированию компании Angara Security Яков Филевский объяснил интерес мошенников к сфере благотворительности тем, что доказать преступный умысел в таких случаях сложно. Кроме того, помощь, как правило, оказывается анонимно и безвозмездно, что затрудняет отслеживание движения средств.

По данным МВД, в 2025 году получила широкое распространение схема, связанная со сбором средств на лечение тяжелобольных. Как сообщает «РИА Новости» со ссылкой на МВД, злоумышленники разворачивают масштабные кампании по сбору пожертвований, после чего объявляют о смерти пациента. Часть собранных средств возвращается клиникой, поскольку лечение не было завершено, и эти деньги становятся доступными для использования. При этом мошенники исчезают из мессенджеров и соцсетей.

Киберэксперт и инженер-аналитик Лаборатории исследований кибербезопасности компании «Газинформсервис» Ирина Дмитриева прогнозирует, что в подобных схемах вскоре начнут использовать полностью вымышленных «больных» с применением технологий дипфейк. Генеративные инструменты позволяют имитировать медицинские документы и результаты обследований, а боты — создавать видимость активности на платформах для сбора средств.

По словам Якова Филевского, аналогичные схемы могут использоваться и при других инфоповодах — стихийных бедствиях, паводках, лесных пожарах, землетрясениях и боевых действиях. Он отметил, что мошенники уже начали создавать поддельные сайты детских домов, хосписов и приютов, копируя дизайн настоящих организаций. Единственное отличие — подставные банковские реквизиты.

Новой тенденцией, по словам Филевского, стали атаки на жертв уже совершённых финансовых афер. Мошенники находят таких людей на тематических форумах и в чатах, предлагая помощь в возврате украденных средств в обмен на «комиссию» или «взнос».

Подобная активность приводит к снижению доверия к благотворительности в целом. Более того, реальные фонды и некоммерческие организации вынуждены работать в условиях ужесточённого регулирования, что требует дополнительных ресурсов.

«Прежде чем переводить деньги благотворительной организации, обязательно проверьте доменное имя сайта через WHOIS-сервисы. Свежая дата регистрации — один из тревожных признаков. Также убедитесь, что реквизиты совпадают с данными, указанными на официальном сайте», — предупреждает Ирина Дмитриева.

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