-
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 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 KL FC Bot
За последние несколько лет приложения практически всех российских банков исчезли из магазина App Store. Нет, сами приложения в порядке: получают обновления, новые фичи, ими по-прежнему можно пользоваться. Проблемы только с установкой: теперь поставить приложения отечественных банков на смартфон зачастую можно только с помощью специалистов этих самых банков.
Свято место пусто не бывает, и в App Store завелись мошеннические приложения онлайн-банкинга. Только в ноябре 2024 года наши эксперты обнаружили несколько поддельных приложений, которые якобы позволяют клиентам в России вновь пользоваться услугами онлайн-банкинга. На момент публикации эти приложения уже были удалены из App Store, но мошенники легко могут выпустить новые аналогичные аппы. Как работают приложения-подделки и как их распознать — читайте в этом материале.
App Store — не панацея от вредоносных приложений
Официальный магазин приложений Apple принято считать практически неуязвимым. В отличие от Google Play, в него якобы не могут просочиться ни фальшивые приложения, ни вредоносное ПО. Это заблуждение: на самом деле в App Store пользователей подстерегают точно такие же опасности, как и в других магазинах. Да, возможно, в магазине Apple этих опасностей меньше, но они все еще есть. Так, в конце 2023 года мы посвятили большой пост теме фейковых инвестиционных приложений в App Store — прочитать его можно по ссылке, да и раньше не раз писали про поддельные приложения в App Store.
Как мошенники просачиваются в официальный и, казалось бы, защищенный магазин? Известны как минимум два способа:
Скамеры создают приложения-подделки с платными функциями. Иконка, название, интерфейс и даже тексты могут быть практически такими же, как в оригинальном приложении. Единственное исключение — наличие какой-либо платной функции. Например, в случае с банковскими приложениями мошенники предлагают заплатить за доступ к личному кабинету — от 299 до 999 рублей в зависимости от периода подписки. После того как жертва заплатит, в приложении откроется легитимная страница для входа в личный кабинет веб-версии банка, доступ к которой на самом деле совершенно бесплатный. Мошенники подменяют контент в приложении после прохождения модерации Apple. Абсолютно каждое приложение в App Store, равно как и в других популярных магазинах приложений, должно пройти внутреннюю модерацию. Скамеры научились обходить эту проверку, предположительно, так: на этапе модерации в приложении отображается безобидный легитимный контент, а после одобрения приложения происходит подмена. Такой трюк возможен благодаря тому, что подобные приложения подгружают контент из Интернета как обычные HTML-страницы, и ничего не мешает скамерам отредактировать эти страницы уже после прохождения модерации. Архитектура iOS выстроена таким образом, что все приложения в ней изолированы от системы и пользовательских данных. По этой причине антивирус в традиционном его виде попросту нельзя создать — доступа к другим приложениям и их контенту он не получит. Зато можно заблокировать переход по фишинговым страницам вместе с Kaspersky для iOS — наше решение не даст вам открыть опасную страницу, фишинговый контент из поддельного приложения не загрузится, вместо него вы увидите соответствующее предупреждение защитного приложения.
View the full article
-
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
-
От Pomka.
короче простым клубням тут не место ?
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти