Новое решение Angara Security на базе ML повысит эффективность SOC

Екатерина Быстрова 20 Июня 2024 - 14:43

Услуги коммерческих Security Operations Center (SOC)

...

Новое решение Angara Security на базе ML повысит эффективность SOC

Специалисты компании Angara Security выпустили решение на базе нейронной сети, интегрирующееся с SIEM-системой. По словам разработчиков, новинка поможет повысить эффективность мониторинга в SOC.

Комбинированные слои, из которых состоит нейронная сеть, свойственны как сверточным сетям (Convolutional Neural Networks), так и рекуррентным (Recurrent Neural Networks).

Таким образом, разработка поможет дополнить стандартные методы анализа событий в информационной безопасности, а также с высокой точностью выявлять вредоносную активность по характерным паттернам.

В этом случае безопасники избавляются от необходимости писать отдельные правила детектирования для каждой новой утилиты или процедуры.

«ML-модели являются отличным вспомогательным инструментом в работе аналитиков. С одной стороны, они позволяют расширить возможности по детектированию активности злоумышленников, с другой — автоматизировать часть процессов и высвободить ресурсы для задач, требующих участия человека», — комментирует Артем Грибков, заместитель директора Angara SOC по развитию бизнеса.

Использованная Angara Security ML-модель может применяться в трёх сценариях. Например, для детектирования PowerShell-скриптов — одного из любимых инструментов киберпреступников.

Второй сценарий — обнаружение DGA-доменов и DNS-туннелирования. Зачастую классические методы анализа DNS-имен выдают ложноположительные срабатывания, а сверху ещё накладывается проблема доменных имён, похожих на легитимные. В Angara Security отмечают, что ML-решение справляется с этой задачей.

Наконец, третий сценарий — анализ журналов веб-серверов. ML-модель в этом случае может использоваться в качестве дополнения к WAF-системам или как альтернатива эшелонированной защиты веб-ресурсов.

Следующая главная новость »

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

Татьяна Никитина 03 Октября 2024 - 18:48

Уязвимости программ Общее

Процессы NIST NVD ускорились, но анализа все еще ждут 17 тыс. уязвимостей

В этом году обработка отчетов об уязвимостях и публикация записей в базе NVD сильно замедлились. Привлечение сторонних специалистов помогло NIST сократить бэклог, однако не в той мере, как думалось; в настоящее время анализа ждут более 17 тыс. CVE.

В VulnCheck просмотрели статусы новых уязвимостей в базе NVD за период с 12 февраля по 21 сентября и обнаружили, что до третьей декады мая 93,4% поданных отчетов оставались необработанными.

Куратор репозитория (NIST) объяснил торможение процессов ростом объемов софта и числа выявляемых уязвимостей. Чтобы повысить темпы, пришлось ограничить охват наиболее опасными угрозами, выделить дополнительные кадры и запросить помощь со стороны.

Благодаря этим мерам с июня ситуация улучшилась, и появилась надежда на возврат к прежним темпам к концу финансового год (в США — 30 сентября). Судя по результатам исследования VulnCheck, эти ожидания не оправдались.

По состоянию на 21 сентября бэклог NVD составлял 18 358 CVE. К вечеру 3 октября (17:40 Мск) показатель снизился до 17 725.

Печально, что среди очередников встречаются уязвимости, используемые в атаках. Многие из них содержатся в продуктах Adobe, Apache, Cisco, Microsoft, VMware и других популярных вендоров.

Публикацию CVE тормозит в основном процесс обогащения данных: получив отчет, аналитики начинают собирать информацию из открытых источников (описания, PoC-эксплойты, патчи и т. д.), чтобы определить тип уязвимости, степень опасности угрозы, затронутые продукты, а также возможные вопросы пользователей по всем этим позициям.

В комментарии для The Register представитель Qualys, отметив высокую популярность NVD, указал на аналог, способный на время заменить более авторитетный источник. Те, кто остро нуждается в данных для приоритизации рисков, пока могут воспользоваться услугами Vulnrichment, проекта CISA (Агентства кибербезопасности США) по обогащению CVE.

Новое решение Angara Security на базе ML повысит эффективность SOC

Читайте также