-
Похожий контент
-
Автор KL FC Bot
Согласно исследованию State of Open Source Report, проведенному компанией OpenLogic, 96% опрошенных организаций используют решения с открытым исходным кодом. Решения open source (OSS) есть в любом сегменте ИТ-рынка, в том числе и среди средств для обеспечения информационной безопасности. Нередко их рекомендуют для построения систем SIEM.
При поверхностном анализе кажется, что это отличный выбор. Основная функция SIEM — систематизированный сбор и корреляция телеметрии, которые можно организовать на хорошо известных инструментах хранения и обработки данных. Собрали все данные через Logstash, прикрутили поиск Elasticsearch, построили нужные визуализации в Kibana — и готово! Три секунды поиска позволяют найти и готовые решения для SIEM (часто собранные на тех же компонентах) — от Wazuh до Security Onion. В SIEM всегда важно адаптировать сбор и обработку данных к реалиям организации — и собственная OSS-система предлагает для этого бесконечные возможности. Причем стоимость лицензии равна нулю. Но успех этого предприятия решающим образом зависит от состава команды разработчиков, особенностей организации и того, насколько долго она готова ждать результата и тратиться на поддержку в дальнейшем.
Время — деньги
Ключевой вопрос, важность которого постоянно недооценивается, — сколько времени пройдет, пока SIEM в компании не просто заработает, а начнет приносить пользу. По данным Gartner, даже готовую полнофункциональную SIEM полноценно внедряют в среднем полгода, а каждая десятая компания тратит на это год.
С собственной разработкой или адаптацией одной из OSS SIEM это время надо умножать на два-три (пессимистам — на десять), а для расчетов бюджета — умножать это время на стоимость разработчиков. При этом сложно представить себе, что полноценная SIEM-система будет поддерживаться талантливым одиночкой — компании придется содержать целую команду.
Опасной психологической ловушкой является быстрое появление прототипа. Развернуть в тестовой среде готовое OSS-решение можно за считаные дни, но вот его доводка до промышленной эксплуатации может занять многие месяцы и даже годы.
View the full article
-
Автор GlibZabiv
Здравствуйте, При попытке искать что-либо в Unity Asset Store результаты не прогружаются, видно только то, что на фото ниже. Все функции сайта, кроме поиска, работают. VPN, прокси отсутствуют. Проблем с интернет-соединением нет. По 2ip.ru входящая скорость ~60 мбит/c. Проблема есть как в Яндекс браузере, так и в Chrome. Очистка кеша не помогла.
-
Автор Alkart1975
Здравствуйте.
Зловред зашифровал битлокером несистемный диск. Злоумышленники просят выкуп на почту davidblaine@mail2world.com и bitlockerlock.unlock@gmail.com
С диска С удалены файлы баз данных и документы. На компьютере несколько пользователей.
На рабочем столе одного из пользователей оставлен файл PLEASE READ с требованием оплаты.
Прошу помощи. Возможно ли расшифровать диск? Или восстановить файлы баз данных 1С.
Addition.txt FRST.txt PLEASE READ.txt
-
Автор Zakot
На сервере вчера вирус зашифровал данные, возможно через RDP попал, сегодня обнаружили.
virus.zipFRST.txtAddition.txt
-
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
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти