Киберучения с поведенческим анализом: результаты работы MaxPatrol BAD (Behavioral Anomaly Detection)
Использование разрабатываемых решений для безопасности в условиях, максимально приближенных к реальным, — лучший способ проверить их эффективность. Я уже рассказывал про модуль MaxPatrol BAD (Behavioral Anomaly Detection). Он работает как система second opinion — собирает данные о событиях и пользователях, присваивает им определенную оценку риска (risk score) и выдает альтернативное мнение, основываясь на своих алгоритмах. Фишка BAD в том, что он снижает когнитивную нагрузку аналитика системы SIEM, позволяя эффективнее принимать решение по инциденту информационной безопасности. Мы постоянно испытываем наш модуль в таких сценариях.
Чтобы проверить, как MaхPatrol BAD справляется с обнаружением сложных и неизвестных атак, мы тестируем его в условиях киберучений. В этих учениях традиционно участвует наша red team — команда, имитирующая действия реальных злоумышленников. О том, какие результаты показывает модуль, какие атаки удается выявлять и какие выводы мы сделали, расскажу далее.
Читать далееИсточник: Хабрахабр
Похожие новости
- Zerotrust по-пацански
- Gartner's AI Tech Sandwich: Едим ИИ-бутерброд правильно
- Как искусственный интеллект трансформирует SASE и Нулевое доверие в современной корпоративной инфраструктуре
- 5 нейроинструментов, которые помогают создавать хорошие изображения
- 35% маркетологов недовольны отсутствием удалёнки
- Как создать эффектный и бесполезный вирусный контент
- 7 самых распространенных ошибок при внесении ПО и ПАК в МинЦифры и как этого избежать
- Бюджеты иностранных рекламодателей в VK Рекламе выросли по итогу первого квартала 2025 года
- 37% предпринимателей управляют маркетингом лично: подходы разных поколений к маркетингу
- Обзор интерактивной выставки «Спорт будущего в настоящем» в Государственном музее спорта