Автор
KL FC Bot
в Новости и события из мира информационной безопасности
-
Похожий контент
-
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 Илья Н.
Добрый день!
Планирую произвести обновление KSC с версии 12.2.0.4376 до версии 14.2, используется KES версии 11.10.0. База данных расположена на отдельном сервере, используется Microsoft SQL Server 2008 R2.
До этого KSC не обновлял, прочитал оф руководство по обновлению, вроде бы всё понятно. Есть ли какие нибудь нюансы при выполнении обновления?
-
Автор KL FC Bot
Попытки поставить целевой фишинг на поток мы наблюдаем уже достаточно давно. Как правило, они ограничиваются чуть лучшей стилизацией писем под конкретную компанию, имитацией корпоративного отправителя при помощи методики Ghost Spoofing и персонализацией послания (которая в лучшем случае заключается в обращении к жертве по имени). Однако в марте этого года мы начали регистрировать крайне любопытную рассылку, в которой персонализирован был не только текст в теле писем, но и вложенный документ. Да и сама схема была не совсем типичной — в ней жертву пытались заставить ввести корпоративные учетные данные от почты под предлогом изменений HR-политики.
Письмо от злоумышленников: просьба ознакомиться с новыми HR-гайдлайнами
Итак, жертва получает письмо, в котором якобы представители HR, обращаясь по имени, просят ознакомиться с изменениями HR-политики, касающимися протоколов удаленной работы, доступных рабочих льгот и стандартов безопасности. Разумеется, любому сотруднику важны изменения такого рода, курсор так и тянет к приложенному документу (в названии которого, к слову, тоже есть имя получателя). Тем более в письме такая красивая плашка, в которой сказано, что отправитель подтвержденный, сообщение пришло из листа безопасных адресатов. Но как показывает практика, именно в таких случаях к письму стоит присмотреться повнимательнее.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
При знакомстве с рейтингом CVSS (Common Vulnerability Scoring System) многим кажется, что он прекрасно подходит для сортировки уязвимостей и их приоритизации: если больше цифра рейтинга, значит уязвимость важнее. На практике этот подход не срабатывает. Уязвимостей с высоким рейтингом каждый год становится все больше, закрывать их все команды ИБ не успевают, при этом львиная доля этих дефектов никогда не эксплуатируется в реальных атаках. В то же время злоумышленники то и дело используют менее броские уязвимости с невысоким рейтингом. Есть и другие подводные камни — от чисто технических (конфликтующие оценки CVSS) до концептуальных (отсутствие бизнес-контекста).
Считать это недостатками самого рейтинга CVSS нельзя, нужно просто применять этот инструмент правильно: в рамках более сложного и комплексного процесса управления уязвимостями.
Разночтения CVSS
Иногда одна и та же уязвимость получает разную оценку критичности в доступных источниках: у исследователя ИБ, который ее нашел; у производителя уязвимого ПО; в национальном реестре уязвимостей. Кроме банальных ошибок у этих разночтений может быть и более серьезная причина — разные эксперты могут расходиться в оценках контекста эксплуатации: например, о том, с какими привилегиями выполняется уязвимое приложение, доступно ли оно из Интернета, и так далее. Производитель может ориентироваться здесь на свои рекомендации лучших практик, а исследователь ИБ — на то, как приложения настроены в реальных организациях. Один исследователь может оценить сложность эксплуатации как высокую, а другой — как низкую. Все это далеко не редкость. В исследовании VulnCheck, проведенном в 2023 году, подсчитали, что 20% уязвимостей из NVD содержат два рейтинга CVSS3 из разных источников и 56% этих парных оценок конфликтуют между собой.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Мошенники постоянно что-нибудь «раздают»: то бесплатные подписки в Telegram, то криптовалюту, то NFT-кроссовки. В новой схеме все по-простому: «раздают» сразу деньги — точнее, делятся способом, как их якобы законно можно получить.
Жулики с помощью ИИ создали двухминутный ролик, где «журналИИсты» и одна знаменитость рассказывают байки: «Каждый человек может получить компенсацию, для этого нужно всего лишь…». Читайте эту историю, чтобы узнать, что просят сделать жертв и как теперь мошенники завлекают людей в свои схемы.
Как действуют мошенники
В рамках этой кампании были разработаны фишинговые сайты, на которых как раз и размещалось видео. Вы не сможете найти его на YouTube или других видеохостингах (извините, но ради вашей безопасности мы тоже им не поделимся), потому что там подобный ИИ-контент довольно-таки быстро удаляют. С подконтрольными злоумышленникам сайтами все сложнее, особенно когда ссылки на них рассылают в почте и мессенджерах.
Теперь о самом интересном: о видео. Выглядит оно как свежий выпуск бразильских новостей, но с одним нюансом. Новости — фейковые, они «сняты» без согласия журналистов. Мошенники в качестве фактуры использовали настоящий выпуск новостей, на который наложили закадровую озвучку, сделанную с помощью ИИ, а также синхронизировали движения губ с новым текстом. Итак, ИИ-клоны реальных журналистов рассуждают о «нарушениях», допущенных одним из популярнейших банков страны.
«Банковские балансы клиентов уменьшаются без всякой причины или даже полностью обнуляются». «Несправедливо блокируются счета». «Процентные ставки по кредитам завышаются». Часть фейковой статьи, созданной ИИ для этой схемы
View the full article
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти