-
Похожий контент
-
Автор KL FC Bot
Сканирование жестких дисков рабочих компьютеров — простая ежедневная процедура, которая не мешает пользователю и не требует никаких ручных действий. Однако в случае с серверами ситуация осложняется, особенно если сканирование проводится при реагировании на инциденты и нужно внепланово проверить вообще все хранилища компании, а там — десятки терабайт данных. И при этом нужно обеспечить полную сохранность данных и не допустить заметного пользователям падения производительности. Чтобы не потерять время зря и не допустить дополнительных инцидентов, воспользуйтесь нашими советами и предосторожностями по списку. Советы, касающиеся непосредственно наших решений, мы даем на примерах Kaspersky Endpoint Security, но та же логика применима к другим защитным продуктам EPP/EDR.
Предварительные проверки
Проверьте конфигурацию компьютера, который будет проводить сканирование. Важно убедиться, что он имеет свежую и обновленную версию ОС, которая способна подключиться ко всем проверяемым дискам и корректно обработать данные: «понимает» длинные имена файлов с Unicode, может работать с файлами очень большого размера, файлами на разделах, чувствительных к регистру символов в именах, и так далее. Для ускорения проверки важно выбрать компьютер с мощным многоядерным процессором, значительным количеством памяти и быстрым локальным хранилищем для временных файлов.
Убедитесь, что доступ к дискам будет быстрым. Компьютер должен подключаться ко всем хранилищам либо напрямую (local storage), либо через быстрый сетевой интерфейс по производительному протоколу (в идеале — по разновидности SAN).
Проверьте резервные копии. Хотя сканирование не должно влиять на хранимые данные, в ситуации возможного заражения ВПО или повреждения файлов важно заранее продумать план «Б». Поэтому нужно тщательно проверить дату и состав свежей резервной копии всех данных, учесть, когда были учения по восстановлению данных, в общем, подтвердить полезность текущих версий бэкапа. Если актуальных резервных копий нет, нужно оценить риски, сроки и, возможно, создать резервную копию критических данных перед сканированием.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Хотя искусственный интеллект можно применять в ИБ-сфере разными способами, от детектирования угроз до упрощения написания отчетов об инцидентах, наиболее эффективными будут применения, которые значительно снижают нагрузку на человека и при этом не требуют постоянных крупных вложений в поддержание актуальности и работоспособности моделей машинного обучения.
В предыдущей статье мы разобрались, как сложно и трудоемко поддерживать баланс между надежным детектированием киберугроз и низким уровнем ложноположительных срабатываний ИИ-моделей. Поэтому на вопрос из заголовка ответить очень легко — ИИ не может заменить экспертов, но способен снять с них часть нагрузки при обработке «простых» случаев. Причем, по мере обучения модели, номенклатура «простых» случаев будет со временем расти. Для реальной экономии времени ИБ-специалистов надо найти участки работ, на которых изменения происходят более медленно, чем в «лобовом» детектировании киберугроз. Многообещающим кандидатом на автоматизацию является обработка подозрительных событий (триаж).
Воронка детектирования
Чтобы иметь достаточно данных для обнаружения сложных угроз, современная организация в рамках своего SOC вынуждена ежедневно собирать миллионы событий с сенсоров в сети и на подключенных устройствах. После группировки и первичной фильтрации алгоритмами SIEM эти события дистиллируются в тысячи предупреждений о потенциально вредоносной активности. Изучать предупреждения обычно приходится уже людям, но реальные угрозы стоят далеко не за каждым таким сообщением. По данным сервиса Kaspersky MDR за 2023 год, инфраструктура клиентов генерировала миллиарды событий ежедневно, при этом за весь год из них было выделено 431 512 предупреждений о потенциально вредоносной активности. Но лишь 32 294 предупреждения оказались связаны с настоящими инцидентами ИБ. То есть машины эффективно просеяли сотни миллиардов событий и лишь ничтожный процент из них отдали на просмотр людям, но от 30 до 70% этого объема сразу помечаются аналитиками как ложные срабатывания, и около 13% после более глубокого расследования оказываются подтвержденными инцидентами.
View the full article
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти