Касперский: Ну не работают технологии на ржавом железе!
Автор
arh_lelik1
в Новости и события со всего мира
-
Похожий контент
-
Автор KL FC Bot
В какой-то момент ИБ-департамент крупной компании неизбежно задумывается о внедрении или замене SIEM-системы и сталкивается с задачей оценки бюджета, необходимого для ее внедрения. Но SIEM — это не легковесный продукт, который можно развернуть в имеющейся инфраструктуре. Практически все решения этого класса требуют дополнительного оборудования, так что для их работы придется приобретать аппаратное обеспечение (или арендовать его).
Поэтому для расчетов бюджета необходимо представлять себе предполагаемую конфигурацию оборудования. В этом посте мы попробуем рассказать о том, как архитектура SIEM влияет на требования к аппаратной составляющей, а также предоставим примерные параметры, на которые стоит ориентироваться, чтобы определить предварительную стоимость необходимого оборудования.
Оценка потока информации
По своей сути SIEM-система собирает данные о событиях с источников и на основании корреляции этих данных выявляет угрозы для безопасности. Поэтому, прежде чем прикидывать, какое железо необходимо для работы системы, стоит оценить, а какой, собственно, объем информации эта система будет обрабатывать и хранить. Для того чтобы понять, какие источники потребуются, следует выделить наиболее критичные риски и определить источники данных, анализ которых поможет в выявлении и анализе угроз, связанных с этими рисками. Такая оценка нужна не только для расчета необходимого аппаратного обеспечения, но и для оценки стоимости лицензии. Например, стоимость лицензии на нашу систему KUMA (Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform) напрямую зависит от количества событий в секунду (Events Per Second, EPS). И еще один важный аспект — при выборе SIEM-системы важно проверить, как именно вендор считает количество событий для лицензирования. Мы, например, учитываем количество EPS после фильтрации и агрегации, причем мы считаем среднее количество событий за последние 24 часа, а не их пиковые значения, но так поступают далеко не все.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Технологию ключей доступа (КД, passkeys) рекламируют все ИТ-гиганты как эффективную и удобную замену паролям, которая может покончить с фишингом и утечками учетных данных. Суть в следующем — человек входит в систему при помощи криптографического ключа, сохраненного в специальном аппаратном модуле на его устройстве, а разблокирует эти данные при помощи биометрии или ПИН-кода. Мы подробно разобрали текущее положение дел с passkeys для домашних пользователей в двух статьях (терминология и базовые сценарии использования, сложные случаи), но у компаний к ИБ-технологиям совершенно другие требования и подходы. Насколько хороши ключи доступа и FIDO2 WebAuthn в корпоративной среде?
Мотивы перехода на passkeys в компании
Как и любая крупная миграция, переход на ключи доступа требует бизнес-обоснования. В теории passkeys решают сразу несколько злободневных проблем:
Снижают риски компрометации компании с использованием кражи легитимных учетных записей (устойчивость к фишингу — главное заявленное преимущество КД). Повышают устойчивость к другим видам атак на identity, таким как перебор паролей — brute forcing, credential stuffing. Помогают соответствовать регуляторным требованиям. Во многих индустриях регуляторы обязуют применять для аутентификации сотрудников устойчивые методы, и passkeys обычно признаются таковыми. Снижают затраты. Если компания выбрала passkeys, хранящиеся в ноутбуках и смартфонах, то высокого уровня безопасности можно достичь без дополнительных затрат на USB-устройства, смарт-карты, их администрирование и логистику. Повышают продуктивность сотрудников. Хорошо налаженный процесс аутентификации повседневно экономит время каждому сотруднику и снижает процент неудачных входов в ИТ-системы. Также переход на КД обычно увязывают с отменой всем привычных и ненавистных регулярных смен пароля. Снижают нагрузку на хелпдеск за счет уменьшения числа заявок, связанных с забытыми паролями и заблокированными учетными записями.
View the full article
-
Автор ska79
Какой линукс установить на слабое устаревшее железо 2006 года выпуска?
-
Автор KL FC Bot
Сейчас практически невозможно представить себе современную компанию, которая не рассказывает о применении искусственного интеллекта. Причем маркетологи далеко не всегда утруждают себя объяснением того, зачем ИИ в продукте нужен, а главное, как именно он там реализован, — им кажется, что самого факта применения достаточно для того, чтобы сделать продукт более ценным, инновационным и высокотехнологичным. Мы сторонники другого подхода — нам важно не просто сказать «у нас есть ИИ», а объяснить, как именно технологии машинного обучения и искусственного интеллекта применяются в наших решениях. Перечислять все наши ИИ-технологии в одном посте было бы слишком долго — у нас есть целый центр экспертизы AI Technology Research, который занимается различными аспектами ИИ. Поэтому в данном материале я сосредоточусь исключительно на технологиях, облегчающих жизнь SIEM-аналитика, работающего с Kaspersky Unified Monitoring and Analysis (KUMA).
SIEM AI Asset Risk Scoring
Традиционно одной из самых ресурсоемких задач аналитика SIEM является приоритизация алертов. Особенно если система только установлена и работает с дефолтными правилами корреляции из коробки, пока еще не подогнанными к реалиям конкретной компании. Помочь с этой проблемой могут технологии анализа больших данных и системы искусственного интеллекта — благодаря модулю SIEM AI Asset Risk Scoring команды мониторинга и реагирования могут определять приоритеты алертов и предотвращать потенциальный ущерб. Этот модуль служит для оценки рисков активов путем анализа исторических данных и тем самым помогает приоритизировать входящие оповещения, что, в свою очередь, ускоряет проведение триажа и позволяет генерировать гипотезы, которые можно использовать для проактивного поиска.
На базе информации об активируемых цепочках правил корреляции SIEM AI Asset Risk Scoring позволяет строить паттерны нормальной активности на конечных точках. Затем, сравнивая с этими паттернами повседневную активность, модуль выявляет аномалии (например, резкие скачки трафика или множественные обращения к сервисам), которые могут говорить о том, что происходит реальный инцидент и аналитику следует глубже изучить именно эти алерты. Это позволяет обнаружить проблему на ранней стадии, до того как будет нанесен ущерб.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
В попытке обойти механизмы защитных решений злоумышленники все чаще прячут вредоносные и фишинговые ссылки внутрь QR-кодов. Поэтому в решение [KSMG placeholder] Kaspersky Secure Mail Gateway [/placeholder] мы добавили технологию, способную «читать» QR-коды (в том числе и спрятанные внутрь PDF-файлов), доставать из них ссылки и проверять их до того, как они окажутся в почтовом ящике сотрудника компании. Рассказываем, как это работает.
Пример фишингового QR-кода внутри PDF-файла
View the full article
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти