New-Scale Analytics: Как ИИ выявляет скрытые угрозы?

Киберугрозы становятся все более изощренными, традиционные методы защиты перестают справляться с их обнаружением. Решение –New-Scale Analytics, использующеемашинное обучение иискусственный интеллект для поведенческого анализа, выявления аномалий и скрытых угроз, которые не видны классическим системам безопасности.

Что такое New-Scale Analytics?

New-Scale Analytics – это современный подход к обеспечению кибербезопасности, основанный на анализе поведения пользователей и сущностей в сети, выявлении аномалий и корреляции данных для обнаружения сложных, многоступенчатых атак. В отличие от традиционных сигнатурных методов,New-Scale Analytics фокусируется на понимании нормального поведения и выявлении отклонений от него. Это позволяет обнаруживать как известные, так и совершенно новые, ранее неизвестные угрозы.

Основные принципы работы

• Поведенческий анализ (UEBA)

  В основеNew-Scale Analytics лежит поведенческий анализ пользователей и сущностей (UEBA – User and Entity Behavior Analytics). Система собирает данные о действиях пользователей, серверов, приложений и других объектов в сети, а затем строит профили их нормального поведения. Эти профили учитывают множество параметров, таких как время активности, используемые приложения, доступ к данным, сетевой трафик и многое другое.Анализируя поведение, система выявляет отклонения, которые могут указывать на наличие угрозы.

• Использование машинного обучения для выявления аномалий

  Машинное обучение является ключевым элементомNew-Scale Analytics. Система использует алгоритмы машинного обучения для автоматического построения профилей нормального поведения и выявления аномалий. Алгоритмы обучаются на больших объемах данных, постоянно адаптируясь к изменениям в поведении пользователей и сети. Это позволяет обнаруживать даже самые тонкие отклонения, которые могут быть пропущены традиционными методами.Аномалии безопасности – это действия, отклоняющиеся от нормального поведения, которые могут указывать на наличие угрозы.

• Применение анализа ИИ для корреляции данных

  Анализ ИИ играет важную роль вобнаружении сложных атак. Система использует алгоритмы ИИ для корреляции данных из различных источников и выявления связей между событиями, которые на первый взгляд могут казаться несвязанными. Это позволяет обнаруживать многоступенчатые атаки, которые сложно выявить с помощью традиционных методов. Например, система может обнаружить, что пользователь, чей аккаунт был скомпрометирован, использует его для доступа к конфиденциальным данным, а затем пытается скрыть свои следы, удаляя логи.

Как New-Scale Analytics использует машинное обучение и ИИ для выявления аномалий

Архитектура решения

АрхитектураNew-Scale Analytics состоит из нескольких ключевых компонентов:

• Сбор и обработка данных

  Этот компонент отвечает за сбор данных из различных источников, включая логи, сетевой трафик, информацию об активности пользователей и другие. Собранные данные проходят предварительную обработку, очистку и нормализацию, чтобы подготовить их для дальнейшего анализа.

• Анализ поведения

  Этот компонент использует алгоритмы машинного обучения для построения профилей нормального поведения пользователей и сущностей. Он анализирует множество параметров, таких как время активности, используемые приложения, доступ к данным, сетевой трафик и другие.

• Обнаружение аномалий

  Этот компонент сравнивает текущее поведение пользователей и сущностей с их профилями нормального поведения и выявляет отклонения. Он использует различные методы для снижения количества ложных срабатываний, такие как статистический анализ, машинное обучение и экспертные правила.

• Корреляция и анализ ИИ

  Этот компонент использует алгоритмы ИИ для корреляции данных из различных источников и выявления связей между событиями. Он позволяет обнаруживать многоступенчатые атаки, которые сложно выявить с помощью традиционных методов.

• Визуализация и отчетность

  Этот компонент предоставляет аналитикам безопасности удобные инструменты для визуализации данных, анализа инцидентов и создания отчетов.

Обучение на нормальном поведении

Машинное обучение играет центральную роль в обучении системы пониманию нормального поведения. Алгоритмы анализируют исторические данные о действиях пользователей, серверов и приложений, выявляя закономерности и создавая базовые профили. Эти профили постоянно обновляются и адаптируются к изменениям в поведении, обеспечивая актуальность и точность обнаружения аномалий. Например, система может учитывать, что сотрудник обычно работает с 9:00 до 18:00, использует определенные приложения и обращается к определенным ресурсам. Любое отклонение от этого профиля, например, работа в ночное время или доступ к конфиденциальным данным, может быть расценено как аномалия.

Автоматическое обнаружение аномалий

После обучения на нормальном поведении,New-Scale Analytics автоматически обнаруживает аномалии, отклоняющиеся от этих профилей. Система использует различные методы для выявления аномалий, такие как статистический анализ, машинное обучение и экспертные правила. Например, система может обнаружить, что пользователь неожиданно скачивает большой объем данных, пытается получить доступ к ресурсам, к которым ранее не обращался, или использует необычный протокол. Эти аномалии могут указывать на наличие угрозы, такой как компрометация аккаунта, инсайдерская угроза или вредоносное ПО.

Снижение количества ложных срабатываний

Одной из ключевых задачNew-Scale Analytics является снижение количества ложных срабатываний. Ложные срабатывания могут приводить к ненужным затратам времени и ресурсов аналитиков безопасности, а также к игнорированию реальных угроз. Для снижения количества ложных срабатываний система использует различные методы, такие как:

• Статистический анализ

  Этот метод позволяет определить, является ли отклонение от нормального поведения статистически значимым или случайным.

• Машинное обучение

  Алгоритмы машинного обучения могут обучаться на исторических данных и выявлять закономерности, которые позволяют отличать ложные срабатывания от реальных угроз.

• Экспертные правила

  Экспертные правила позволяют задавать конкретные критерии, которые должны быть выполнены для того, чтобы событие было расценено как угроза.

Выявление сложных атак с помощью анализа ИИ

Анализ ИИ позволяет выявлять сложные, многоступенчатые атаки, которые сложно обнаружить с помощью традиционных методов. Система использует алгоритмы ИИ для корреляции данных из различных источников и выявления связей между событиями, которые на первый взгляд могут казаться несвязанными. Например, система может обнаружить, что пользователь, чей аккаунт был скомпрометирован, использует его для доступа к конфиденциальным данным, а затем пытается скрыть свои следы, удаляя логи. Объединив эти разрозненные события в целостную картину,анализ ИИ позволяет выявить атаку и принять необходимые меры.

Примеры сценариев атак, которые можно обнаружить с помощью New-Scale Analytics

Обнаружение инсайдерских угроз

Инсайдерские угрозы – это действия, совершаемые сотрудниками организации, которые могут нанести ущерб ее безопасности.New-Scale Analytics может обнаруживать инсайдерские угрозы, анализируя поведение пользователей и сравнивая его с нормальным профилем.

• Пример 1: Сотрудник скачивает большое количество данных перед увольнением

  Система может обнаружить, что сотрудник, который планирует уволиться, неожиданно скачивает большой объем данных из корпоративной сети. Это может указывать на то, что сотрудник пытается украсть конфиденциальную информацию перед уходом из компании.

• Пример 2: Сотрудник пытается получить доступ к ресурсам, к которым ранее не обращался

  Система может обнаружить, что сотрудник пытается получить доступ к ресурсам, к которым ранее не обращался. Это может указывать на то, что сотрудник пытается получить доступ к конфиденциальной информации, к которой у него нет прав доступа.

Компрометация аккаунта

Компрометация аккаунта – это ситуация, когда злоумышленник получает доступ к учетной записи пользователя.New-Scale Analytics может обнаруживать компрометацию аккаунта, анализируя гео-локацию, время входа и другие параметры.

• Пример 1: Неожиданный вход в систему из необычного места

  Система может обнаружить, что пользователь вошел в систему из необычного места, например, из другой страны. Это может указывать на то, что аккаунт пользователя был скомпрометирован и используется злоумышленником.

• Пример 2: Попытки доступа к конфиденциальным данным после компрометации

  Система может обнаружить, что после компрометации аккаунта пользователя, злоумышленник пытается получить доступ к конфиденциальным данным. Это может указывать на то, что злоумышленник пытается украсть конфиденциальную информацию.

Анализ поведения сети и аномальный трафик

Анализ поведения сети позволяет выявлять аномалии в сетевом трафике, которые могут указывать на наличие угрозы.New-Scale Analytics может обнаруживать аномальный трафик, анализируя его объем, направление и протоколы.

• Пример 1: Внезапное увеличение трафика на определенный сервер

  Система может обнаружить, что на определенный сервер внезапно увеличился трафик. Это может указывать на то, что сервер был скомпрометирован и используется для проведения атаки.

• Пример 2: Связь с подозрительными IP-адресами

  Система может обнаружить связь с подозрительными IP-адресами, которые могут быть связаны с вредоносной деятельностью. Это может указывать на то, что система заражена вредоносным ПО.

• Пример 3: Необычные протоколы

  Система может обнаружить использование необычных протоколов, которые не типичны для данной сети. Это может указывать на то, что злоумышленник пытается обойти средства защиты.

Выявление техник и тактик злоумышленников (MITRE ATT&CK)

MITRE ATT&CK – это база знаний, содержащая информацию о техниках и тактиках, используемых злоумышленниками.New-Scale Analytics может использоватьMITRE ATT&CK для обнаружения атак, использующих известные техники и тактики.

• Пример: Обнаружение Lateral Movement

  Система может обнаружить, что злоумышленник пытается перемещаться по сети, используя скомпрометированные учетные записи или инструменты. Это может указывать на то, что злоумышленник пытается получить доступ к конфиденциальной информации, расположенной на других системах.

Анализ поведения пользователей и сущностей

Как уже упоминалось, анализ поведения пользователей и сущностей (UEBA) является краеугольным камнемNew-Scale Analytics. Этот подход позволяет не просто реагировать на известные угрозы, а предвидеть их, основываясь на изменении паттернов поведения.

Кастомизация профилей поведения пользователей

Система позволяет создавать индивидуальные профили поведения для каждого пользователя, учитывая его роль в организации, выполняемые задачи и типичные действия. Это позволяет более точно определять аномалии, которые могут указывать на наличие угрозы. Например, для системного администратора нормальным может быть доступ к различным серверам, в то время как для бухгалтера это будет явно аномальным поведением.

Адаптивное обучение на основе исторических данных

Алгоритмы машинного обучения, используемые вNew-Scale Analytics, постоянно адаптируются к изменениям в поведении пользователей и сети. Это позволяет системе оставаться актуальной и эффективно обнаруживать новые угрозы. Например, если пользователь начинает использовать новое приложение, система учтет это в его профиле поведения и начнет анализировать его действия с этим приложением.

Расследование инцидентов

New-Scale Analytics предоставляет аналитикам безопасности мощные инструменты для быстрого и эффективного расследования инцидентов. Система предоставляет контекстную информацию, позволяющую аналитикам быстро понять суть проблемы и принять необходимые меры.

Контекстная информация

Система предоставляет аналитикам всю необходимую информацию об инциденте, включая данные о пользователе, сервере, сетевом трафике и других связанных событиях. Это позволяет аналитикам быстро понять суть проблемы и принять необходимые меры. Например, система может показать, что подозрительный файл был загружен пользователем с определенного IP-адреса, а затем запущен на определенном сервере. Эта информация позволяет аналитикам быстро определить источник угрозы и принять меры по ее устранению.

Визуализация данных и удобные инструменты анализа

New-Scale Analytics предоставляет аналитикам удобные инструменты для визуализации данных и анализа инцидентов. Визуализация данных позволяет аналитикам быстро выявлять закономерности и тенденции, которые могут указывать на наличие угрозы. Удобные инструменты анализа позволяют аналитикам быстро получить доступ к необходимой информации и принять необходимые меры.

Заключение

В современном мире киберугроз, использованиеИИ имашинного обучения для обнаружения скрытых угроз становится необходимостью.New-Scale Analytics предлагает эффективный подход к обеспечению безопасности, основанный на поведенческом анализе, автоматическом обнаружении аномалий и корреляции данных. ИспользованиеNew-Scale Analytics является эффективным инструментом для повышения уровня безопасности организации и защиты от самых современных киберугроз.