-
Похожий контент
-
От 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
-
От Andrew485
Здравствуйте,у меня такая же проблема скачивал тоже самое и поймал этот же майнер,помогите мне пожалуйста удалить и очитить,подскажите что делать по этапно
Сообщение от модератора thyrex Перенесено из этой темы
-
От yare4kaa
Здравствуйте, был в рейсе и не чистил пк от вирусов, заразился много фигней, нужна помощь специалистов.
Логи ниже CollectionLog-2024.11.25-18.32.zip
-
От Илья Н.
Добрый день!
Имеется сервер KSC 12, с отвалившимися ПК, у которых агент администрирования не выходит на связь с сервером.
При попытке удаленно (через PsExec) переустановить агент администрирования, с помощью команды:
msiexec /i "\\address\NetAgent_12.0.0.7734\exec\Kaspersky Network Agent.msi" /qn DONT_USE_ANSWER_FILE=1 SERVERADDRESS=address.local EULA=1 SERVERPORT=14000 /l*vx c:\windows\temp\nag_ins.log Появляется ошибка установки - 1624, с сообщением в файле лога:
MSI (s) (CC:A4) [15:57:20:095]: No System Restore sequence number for this installation. Ошибка применения преобразований. Проверьте правильности путей указанных преобразований. \\address\MST\18dd0322-f64f-4084-952a-18051b4573b1_3_NetAgent_12.0.0.7734.mst Действительно, в данной папке нет MST файла. Вопрос - как его сгенерировать? Насколько я понимаю, он должен быть автоматически сгенерирован, при формировании инсталляционного пакета.
Я копировал файлы из папки \NetAgent_12.0.0.7734\exec\, через ORCA генерировал MST файл и копировал на ПК - всё равно появлялась аналогичная ошибка. Как ее исправить?
-
От KL FC Bot
Риски применения ИИ-систем человечество будет изучать и устранять десятилетиями. Одним из наименее изученных на сегодня является риск троянизации модели, когда полезная и на первый взгляд верно работающая система машинного обучения содержит скрытую функциональность или намеренно внесенные ошибки. Создать такого «троянского коня» можно несколькими способами, которые отличаются уровнем сложности и сферой применения. И это не прогнозы на будущее, а реальные кейсы.
Вредоносный код в модели
Некоторые форматы хранения ML-моделей могут содержать исполняемый код. Например, произвольный код может быть выполнен при загрузке файла в формате pickle — стандартном для Python формате сериализации (приведения к форме, подходящей для сохранения и передачи) данных, используемом, в частности, в библиотеке для глубокого обучения PyTorch. В другой популярной библиотеке для машинного обучения TensorFlow модели в форматах .keras и HDF5 могут содержать «лямбда-слой», тоже по сути выполняющий произвольные команды на Python. В этом коде легко спрятать вредоносную функциональность.
В документации TensorFlow можно найти предупреждение, что модель в TensorFlow при исполнении может читать и записывать файлы, получать и отправлять данные по сети и даже запускать дочерние процессы. В общем, является по сути полноценной программой.
Вредоносный код может срабатывать сразу же при загрузке ML-модели. В популярнейшем репозитории публичных моделей Hugging Face в феврале 2024 года было обнаружено около ста моделей с вредоносной функциональностью. Из них 20% создавали на зараженном устройстве оболочку для удаленного доступа (Reverse Shell), а 10% запускали дополнительное ПО.
View the full article
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти