Перейти к содержанию

[Технологии] Найти всё. Или Сено и Иголки


E.K.

Рекомендуемые сообщения

У нас в компании есть сокровенный цитатник с набором официальных цифр и фактов для использования в публичных выступлениях. Ну, вроде, сколько у нас сотрудников, где офисы, оборот … Одна из центральных цифр – ежедневное количество новых вредоносов. И динамика этой цифры удивила даже меня: год назад было 70тыс., в мае – 125тыс., а сейчас уже … 200тыс! Да-да! Мы каждый день анализируем и разрабатываем защиту против двухсот тысяч вредоносных программ!

 

Как мы это делаем – ещё тот производственный роман, который потихоньку пишется здесь под тэгом technology. Резонный вопрос: не боимся ли мы, что наши посты читают кибер-мерзавцы? Нисколько – пусть они нас боятся, а пользователи лучше понимают как работает защита, а также мотивацию и уловки кибер-негодяев.

 

Сегодня будет ещё один, очень важный штрих к этой картине – технология Astraea. Это одна из самых значимых частей нашей облачной системы KSN (

, подробности), которая автоматически анализирует события на защищённых компьютерах и помогает выявлять неизвестные угрозы. На самом деле у Astraea много других «бонусов», без которых наши вирусные аналитики уже не представляют себе трудовые будни. Но обо всём по порядку.

 

Начнём с ещё одной порции цифр. Сегодня KSN пользуются более 60 млн. человек. «Пользуются» – значит постоянно обмениваются с «облаком» информацией о подозрительных файлах, сайтах, системных событиях, детектах и многом другом, относящемся к эпидемиологической обстановке в Интернете.

 

Проанализировать этот огромный KSN-поток «ручками» да ещё и с необходимым темпом – задача не столько нетривиальная, сколько практически невыполнимая. Это буквально поиск иголки в стоге сена. С другой стороны, иголка (и весьма ценная) там есть, не искать её никак нельзя и решение этой задачи – вопрос из разряда «а умеете ли вы это готовить?».

 

На самом деле, при правильном подходе к обработке такого потока можно убить аж сразу трёх зайцев – а) быстро, эффективно и с минимальными усилиями фильтровать вредоносов, б) получить очень ценную статистическую базу для понимания «температуры по больнице» и тенденций в области «вирусостроения» и, в) создать постоянно развивающуюся экспертную систему, способную в автоматическом режиме и с минимальными ошибками выпускать «лечилки». Вот, собственно, вы только что вкратце познакомились с Astraea – системой обработки большого объёма данных для получения из него нужных результатов, а.к.а. Big Data, а.к.а. автопоиск иголки в стоге сена.

 

И, чтобы окончательно вас добить, приведу ещё немного цифр. Astraea пропускает через себя 150 миллионов (!) событий KSN в сутки, попутно рассчитывая рейтинг для 10 миллионов (!) объектов.

 

Как это работает?

 

На первом этапе Astraea в лучших традициях краудсорсинга получает от продуктов-участников KSN нотификации о подозрительных файлах и сайтах. Все события автоматически анализируются и ранжируются с точки зрения значимости (степень распространённости/популярности объекта) и опасности. Степень опасности рассчитывается на основе динамически меняющихся коэффициентов, так что между уведомлениями и экспертной системой всегда поддерживается обратная связь. Сейчас в списке коэффициентов несколько сот критериев, они регулярно «подкручиваются» аналитиками, а сам список обновляется. По сути, это список представляет собой отчуждённые знания квалифицированного вирусного аналитика – некий набор правил, по которым с высокой долей вероятности можно вычислить вредоноса.

 

На последнем этапе Astraea возвращает ответ с расчитанным рейтингом обратно в KSN, где он становится доступным для всех пользователей наших продуктов. Таким образом цепь замыкается, при этом, чем обширнее статистическая база, тем выше вероятность выявления и пресечения новой вирусной эпидемии.

file_ru.jpg

 

Благодаря имеющейся статистике о поведении вредоносных программ на компьютерах пользователей, Astraea знает с какой вероятностью зловред обладает теми или иными специфичными для этого класса программ признаками (отсутствие цифровой подписи, присутствие в автозапуске, наличие упаковщиков и т.д.). И когда Astraea начинает получать события, что какие-то новые файлы имеют подозрительные с её т.з. свойства, то она соответственно снижает рейтинг доверенности для этих файлов согласно накопленной у себя экспертизе. В итоге, когда рейтинг файлов достигнет критического порога, система помечает их как вредоносные, производит нужные сигнатуры и передаёт их пользователям через KSN. И всё это полностью в автоматическом режиме!

 

Похожим образом система проводит упреждающий поиск вредоносных сайтов. Она регулярно проводит группировку объектов в своей базе данных для обнаружения ресурсов, похожих на уже выявленные вредоносные хосты или пытающихся замаскироваться под легитимные сайты. Здесь тоже много критериев, например: совпадение почтового ящика или имени владельца, дата регистрации ресурса, наличие недоверенных файлов на хосте и т.д.

url_ru.jpg

 

Важно, что система не просто расчитывает рейтинги для файлов и сайтов, но и проводит их корреляцию для получения более точных вердиктов. Логично предположить, что файл, скачанный с сайта, ранее замеченного в рассылке вредоносов получит более низкий рейтинг.

 

Разумеется, Astraea сохраняет всю историю взаимодействия с KSN – таким образом мы можем «поймать» момент возникновения и первоисточник эпидемии, а также отслеживать её развитие, как во времени, так и пространстве (по странам). Кроме того, на основе этих данных можно создавать специфические отчёты и анализировать тренды, практически любого уровня кастомизации – разные «топы» по странам, хостам, файлам, семействам (плюс «перекрёстные» отчёты); прогнозы развития киберкриминальной активности в разрезе атак на разные отрасли; прогнозы темпов роста вредоносов в разрезе их поведений и поражаемых платформ.

 

А ещё Astraea является системой проактивного детектирования. Т.е. она умеет детектировать не только уже существующие угрозы, но и те угрозы, замыслы на которые еще только появляются в головах вирусописателей. Обладая огромной базой знаний о том, как ведут себя зловреды в живой природе, мы можем выявлять шаблоны их поведения и тоже добавлять в KSN. И если время реакции на новую угрозу сейчас составляет 40 секунд, то в случае проактивного подхода оно будет равно 0.

 

Другое важное преимущество Astraea – минимизация ложных срабатываний.

 

С одной стороны, система работает на гигантской статистической базе и отточенной математической модели, что вкупе позволяет свести вероятность «фалсов» к минимуму. C 2010г., когда Astraea заступила на боевое дежурство наши спецы не смогли вспомнить ни одного более-менее заметного инцидента.

 

С другой стороны, в системе встроен механизм контроля над человеческим фактором. Она автоматически, «на лету» проверяет каждую попытку аналитика добавить новую запись в чёрный или белый список.

 

Пара простых примеров.

 

Файл «ZZZ» находится в списке чистых файлов (white list), но вдруг Astraea получает уведомление, что наш продукт нашёл в нём трояна. Система находит «фолсящую» сигнатуру, ставит на нее флаг «ложное срабатывание» и инициирует процесс проверки и исправления детекта.

 

Или вот так: аналитик в порыве страсти пытается добавить файл «YYY» в чёрный список. Однако файл уже присутствует в белом списке файлов. Система «скажет» аналитику, что он, вероятно, погорячился, и не позволит добавить новую запись, пока не будет устранён конфликт.

 

На самом деле Astraea очень расширяемая система и её применение перечисленными примерами не ограничивается.

 

Мы тут активно «копаём» как вширь, так и вглубь – модернизируем математическую модель анализа данных, добавляем новые и переоцениваем существующие критерии, подключаем новые технологии для повышения скорости и качества обнаружения угроз, вводим в эксплуатацию смежные системы для построения сложных корреляций. В общем, планов, как обычно, громадьё и это не может не радовать. Ну и в пику патентным троллям потихоньку патентуем самые вкусные вещи. Из уже запатентованного – минимизация ложных срабатываний, предупреждение вирусных эпидемий и обнаружение неизвестных угроз.

 

Источник

Метка: technology

Ссылка на комментарий
Поделиться на другие сайты

а сейчас уже … 200тыс! Да-да! Мы каждый день анализируем и разрабатываем защиту против двухсот тысяч вредоносных программ!

Офигеть, в начале 2009 корпоративка содержала в себе базы всего лишь на 400 тыс тушек (2 дневный улов на текущий момент)

Ссылка на комментарий
Поделиться на другие сайты

очень интересно было почитать а еще более 60 млн. человек интересует почему неделю назад в течении более двух дней

KSN твердило что ОБЛАКО не доступно.

Это случайно не хакеры его с испугу положили :lool:

а то ОБЛАКО ляжет и весь мир останется без защиты :D

Изменено пользователем Pomka.
Ссылка на комментарий
Поделиться на другие сайты

Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать

Вы сможете оставить комментарий после входа в



Войти
  • Похожий контент

    • KL FC Bot
      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
    • KL FC Bot
      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
    • AlexPh_Vl
      Автор AlexPh_Vl
      Добрый день, продолжение  темы 
      файлы уже были отправлены в вышеуказанной теме.
      Речь об одном и том же компьютере.
      Прислали дешифровщик, но после лечения (удаления вируса) он  выдает ошибки. Как передать данный дешифровщик и  данные для анализа?
    • E.K.
      Автор E.K.
      Камчатка - совершенно потрясающий, дивный и удивительно сильный край. Уже много рассказывал про это, но повторюсь: природные красоты Камчатки многослойны. Если в других местах достаточно быть, посмотреть, сфотографировать наиболее приглянувшиеся виды, развернуться и уехать (часто - навсегда), то здесь всё иначе. За "первым планом" местных крышесносительных видов, которые обычно показывают во время стандартных туристических маршрутов или вертолётных экскурсий, - за ними виднеется "второй план", который может оказаться не менее умоослепительным, где случаются просто взрывные восторги от панорамных видов, и чудеса вулканические ещё более необычны. А за "вторым уровнем" может открыться и третий, четвёртый - а возможно, что "и так далее" (я пока дошёл до "четвёртого левела" камчатко-созерцания).

       
      А насыщенность картинок здесь случается просто запредельной:

       
      Камчатка весьма разнообразна. Здесь можно увидеть и ощутить очень и очень многое: восхитительные по красоте конусы вулканов, разноцветье озёр в вулканических кальдерах и тоже разнокрасье самых разных вулканических выходов, горячие источники и брызгающие вверх кипятком гейзеры, белые снежники и даже ледники на фоне бескрайне зелёных пространств (и всё это на широтах российской средней полосы), а также рыба в море-океане, реках и озёрах - и медвежьи толпы вокруг рыбных мест.

       
      Да и туристов организованных здесь становится всё больше и больше

    • Саша Добрынин
      Автор Саша Добрынин
      Добрый день, помогите спасти базу 1с, там несколько лет работы, а диск с бэкапами в самый неподходящий момент навернулся.
      H.7z Addition.txt FRST.txt
×
×
  • Создать...