Использование ML-алгоритмов повышает эффективность борьбы с киберугрозами

Использование ML-алгоритмов повышает эффективность борьбы с киберугрозами

Использование алгоритмов машинного обучения становится ключевым инструментом в борьбе с киберугрозами, как демонстрирует модуль Behavioral Anomaly Detection (BAD) от Positive Technologies. BAD основан на алгоритмах, которые анализируют поведенческие паттерны и присваивают уровень риска событиям, что помогает рано выявлять потенциальные угрозы. Центральной функцией BAD является анализ процессов операционной системы, позволяя проводить многогранную оценку активности и выявлять аномалии. Интеграция модуля BAD с другими системами позволяет строить цепочки атак и сокращать время реагирования на инциденты. Все это обеспечивает более эффективное и точное обнаружение угроз, повышая уровень кибербезопасности для клиентов.

Основные принципы работы модуля BAD

Модуль Behavioral Anomaly Detection (BAD) является ключевым инструментом в обеспечении информационной безопасности, используемым как система второго мнения. Он основан на алгоритмах машинного обучения, предназначенных для анализа поведенческих паттернов с последующим присвоением уровня риска каждому событию. BAD облегчает работу аналитиков, снижая их когнитивную нагрузку и предоставляя альтернативное мнение при принятии решений по инцидентам. Подход модуля к оценке риска включает анализ процессов операционной системы, что позволяет своевременно выявлять потенциальные угрозы и проводить более эффективную борьбу с кибератаками. Внедрение модуля BAD открывает новые перспективы в области кибербезопасности и повышает уровень защиты от современных угроз в цифровом мире.

Особенности атомарных моделей

Каждое событие, подвергнутое анализу, проходит через ряд атомарных моделей машинного обучения, каждая из которых фокусируется на различных аспектах процессов. Благодаря этому разнообразию оценок формируется более детальное и точное представление о поведении процессов в инфраструктуре. Каждая из этих моделей имеет свой уникальный вес, что позволяет более точно настраивать итоговую оценку риска (risk score) для каждого события. Этот подход позволяет не только точнее обнаруживать потенциальные угрозы, но и эффективнее калибровать уровень риска для более детального анализа и принятия соответствующих мер по обеспечению кибербезопасности.

IoB: Индикаторы поведения

Модуль Behavioral Anomaly Detection (BAD) использует индикаторы поведения (IoB) для анализа аномальных действий и выявления потенциальных угроз. Эти индикаторы фиксируют подозрительные активности и передают их в систему управления инцидентами безопасности MaxPatrol SIEM. Использование итогового risk score позволяет приоритизировать события, помогая аналитикам сфокусироваться на наиболее критичных и подозрительных случаях. Анализ IoB и формирование risk score способствуют улучшению обнаружения аномалий и эффективной реакции на возможные угрозы в киберсреде.

Примеры реальных атак

Проанализированные случаи атак в рамках киберучений Standoff подчеркивают важность использования инновационных методов обнаружения угроз, таких как модуль Behavioral Anomaly Detection (BAD). В первом случае, когда вредоносный файл был использован как прокси-сервер, BAD смог идентифицировать подозрительную активность даже при низком уровне важности событий в системе SIEM. Во втором случае, при атаке через вредоносный офисный файл, BAD успешно выявил необычные шаблоны в поведении процессов, что позволило своевременно обнаружить и пресечь инцидент. Таким образом, использование ML-алгоритмов, основанных на машинном обучении, позволяет эффективно бороться с киберугрозами и обеспечивать безопасность информационных систем.

Синергия BAD и MaxPatrol O2

Интеграция модуля BAD с MaxPatrol O2 открывает новые возможности в обнаружении и предотвращении кибератак. Эта синергия позволяет связывать алерты и создавать единый контекст атаки, что значительно увеличивает точность и скорость реагирования на угрозы. Технологии машинного обучения становятся ключевым инструментом в защите информации, помогая командам SOC оптимизировать процессы обнаружения и сокращать время реагирования на инциденты. Интеграция BAD и MaxPatrol O2 позволяет не только облегчить работу аналитиков при расследовании инцидентов, но также точнее идентифицировать аномалии и предотвращать возможное развитие кибератак.

Дальнейшее развитие

Планы развития модуля Behavioral Anomaly Detection (BAD) включают в себя улучшение механизмов скоринга, интеграцию с другими продуктами компании и разработку новых атомарных моделей и индикаторов поведения. Целью является более точная идентификация хакерской активности для обеспечения более эффективной кибербезопасности. Планируется создание обширной модели, обученной на данных реальных инцидентов и киберучений, что позволит повысить уровень защиты от кибератак и обеспечить результативную защиту в постоянно изменяющемся цифровом мире. Благодаря инвестициям в развитие машинного обучения, компания сможет улучшить свои технологии и предложить клиентам более эффективные решения в области кибербезопасности.