Скриншот собираемых данных:



Современные системы безопасности ОЧЕНЬ прожорливы до ресурсов. Почему? Потому что они считают больше, чем многие продакшн-сервера и системы бизнес-аналитики.

Что они считают? Сейчас объясню. Начнём с простого: условно первое поколение защитных устройств было очень простым — на уровне «пускать» и «не пускать». Например, файерволл пускал трафик по определённым правилам и не пускал трафик по другим. Естественно, для этого особая вычислительная мощность не нужна.

Следующее поколение обзавелось более сложными правилами. Так, появились репутационные системы, которые в зависимости от странных действий пользователей и изменений в бизнес-процессах присваивали им рейтинг надёжности по заранее заданным шаблонам и выставленным вручную порогам срабатывания.

Сейчас системы UBA (User Behavior Analytics) анализируют поведение пользователей, сравнивая их с другими сотрудниками компании, и оценивают логичность и правильность каждого действия сотрудника. Делается это за счёт Data Lake-методов и довольно ресурсоемкой, но автоматизированной обработки алгоритмами машинного обучения — в первую очередь потому, что прописывать все возможные сценарии руками занимает несколько тысяч человеко-дней.

В крупных компаниях есть люди, которые занимаются только тем, что контролируют состояние ИБ и ждут, когда начнутся проблемы. Речь идёт не про охранников перед мониторами, а про выделенных людей (как минимум одного в смене) в отделе информационной безопасности.



Большую часть времени оператор SOC-центра работает с SIEMами. SIEM-системы собирают данные с различных источников по всей сети и совместно с другими решениями сопоставляют события и оценивают угрозу — как индивидуально для каждого пользователя и сервиса, так и в целом для групп пользователей и узлов сети. Как только кто-то начинает себя вести слишком подозрительно, оператору SOC-центра поступает уведомление. Если уровень подозрительности зашкаливает, сначала изолируется подозрительный процесс или рабочее место, а уже потом приходит уведомление. Дальше начинается расследование инцидента.


Очень упрощая, за каждое подозрительное действие пользователь получает штрафные очки. Если действие характерно для него или его коллег — очков мало. Если действие нетипичное — очков много.

Для UBA-систем (User Behaviour Analytics) последовательность действий также имеет значение. По отдельности резкий скачок объёма трафика, подключение к новому IP или копирование данных с файлового сервера случается время от времени. А вот если сначала юзер открыл письмо, потом у него было обращение к только что зарегистрированному домену, а затем он начал шариться по соседним машинам и отправлять странный зашифрованный трафик в Интернет — это уже подозрение в атаке.