Обновить
9
0

Пользователь

Отправить сообщение

Киберучения с поведенческим анализом: результаты работы MaxPatrol BAD (Behavioral Anomaly Detection)

Время на прочтение13 мин
Охват и читатели1.2K

Использование разрабатываемых решений для безопасности в условиях, максимально приближенных к реальным, — лучший способ проверить их эффективность. Я уже рассказывал про модуль MaxPatrol BAD (Behavioral Anomaly Detection). Он работает как система second opinion — собирает данные о событиях и пользователях, присваивает им определенную оценку риска (risk score) и выдает альтернативное мнение, основываясь на своих алгоритмах. Фишка BAD в том, что он снижает когнитивную нагрузку аналитика системы SIEM, позволяя эффективнее принимать решение по инциденту информационной безопасности. Мы постоянно испытываем наш модуль в таких сценариях.

Чтобы проверить, как MaхPatrol BAD справляется с обнаружением сложных и неизвестных атак, мы тестируем его в условиях киберучений. В этих учениях традиционно участвует наша red team — команда, имитирующая действия реальных злоумышленников. О том, какие результаты показывает модуль, какие атаки удается выявлять и какие выводы мы сделали, расскажу далее.

Читать далее

ML-алгоритмы против хакеров: как поведенческая аналитика меняет правила игры в кибербезопасности

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение10 мин
Охват и читатели3K

Здравствуйте, друзья! Меня зовут Алексей Потапов, и я представляю экспертный центр безопасности Positive Technologies. Ранее мы уже знакомили вас с ключевыми элементами нашего подхода к обнаружению атак на примере технологий в SIEM: механизме построения цепочек запускаемых процессов на основе нормализованных событий, автоматическом вайтлистинге и машинном обучении для выявления нестандартного поведения пользователей и процессов в инфраструктуре. Тему ML было бы невозможно раскрыть в одном посте, поэтому предлагаю углубиться в более технические детали.

Мы уже рассказывали про модуль Behavioral Anomaly Detection (BAD). Он работает как система second opinion — собирает данные о событиях и пользователях, присваивает им определенный уровень оценки риска (risk score) и выдает альтернативное мнение, основываясь на своих алгоритмах. Фишка BAD в том, что он снижает когнитивную нагрузку аналитика системы SIEM, позволяя эффективнее принимать решение по инциденту информационной безопасности.

В этой статье я расскажу, что делает модуль BAD не просто новым инструментом, а полноценным игроком в вашей команде кибербезопасности. Поговорим о перспективах, которые открывает его использование.

Подробности

Информация

В рейтинге
Не участвует
Зарегистрирован
Активность

Специализация

Аналитик SOC, Специалист по информационной безопасности
Ведущий