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.

Kaspersky опровергла причастность к разработке российских военных БПЛА

Компания «Лаборатория Касперского» отвечает на заявления о том, что ее ИИ помог России разработать военные беспилотные системы.

По словам добровольцев по сбору разведывательной информации, в российских беспилотниках в ходе спецоперации на Украине использовался ИИ, созданный российской компанией Kaspersky.

Аналитики OSINT из InformNapalm изучили 100 ГБ украденных данных российской компании «Альбатрос» и сообщили, что «Лаборатория Касперского» начала сотрудничество с компанией еще в 2018 году.

В то время группа из шести человек создала команду «ALB-search», чтобы принять участие в конкурсе на разработку технологий поисково-спасательных дронов.

В докладе говорится, что несмотря на поражение, член группы, Никита Калмыков, основал компанию «Альбатрос», а Алексей Флоров и Константин Спиридонов, входившие в состав «ALB-search», заняли руководящие должности.

Сообщается, что Владимир Клешнин и Владимир Туров, которые также были участниками «ALB-search», занимались разработкой шпионских дронов «Альбатрос», будучи сотрудниками «Лаборатории Касперского».

С 2018 года Туров возглавляет платформу Kaspersky Antidrone, которая позволяет предотвратить нежелательное проникновение БПЛА на различные объекты в охраняемом воздушном пространстве.

Специалисты InformNapalm утверждают, что после конкурса участники группы «ALB-search» зарегистрировали патент на использование дронов в поиске пропавших людей. Для полного функционирования БПЛА необходимо было разработать бортовую нейронную сеть. Беспилотник, оснащенный камерой, микрофоном и встроенным ИИ, смог бы определять присутствие людей с помощью этих датчиков и передавать их координаты на базу.

Из доклада добровольцев, искусственный интеллект для дронов был якобы создан членами команды Kaspersky, в которую входили Туров и Клешнин. В утечке говорилось, что «Лаборатория Касперского» использует беспилотники «Альбатрос» в качестве носителя для своих «интеллектуальных систем», такие как БПЛА «Альбатрос М5» и промышленные квадрокоптеры «Альбатрос Д1».

По заявлению InformNapalm, «Лаборатория Касперского» должна быть подвергнута санкциям, как и весь технологический сектор РФ.

Kaspersky опровергла большинство утверждений. Представители рассказали, что действительно сотрудничали с «Альбатрос», но лишь на экспериментальном уровне в качестве гуманитарного проекта, но не над конечным продуктом.

Туров и Клешнин, по сообщению компании, действительно являются ее сотрудниками, а их взаимодействие с «Альбатрос» предшествовало работе в Kaspersky. Представители также упомянули о наличии дистрибьюторского соглашения Antidrone с «Альбатрос», которое закончилось в 2022 году.

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