Статистические системы обнаружения вторжений uni cc shop, non cvv sites 2021

Даже самым быстро реагирующим поставщикам требуются часы или даже дни для выпуска сигнатуры для систем обнаружения вторжений, основанных на правилах. В случае же Slammerа, уязвимая сеть будет поражена в течение нескольких секунд – слишком быстро даже для самых тщательно обновляемых RBID систем. Так как же блокировать червя, удваивающего количество зараженных систем каждые 8.5 секунд? Ответ может лежать в использовании менее известного метода обнаружения вторжений, называемого статистическим (или основанным на поведении) обнаружением аномалий.
24 января 2003 года был выпущен
в свет W32.SQLExp.Worm
(позднее названный Slammer/Sapphire). Этот червь использовал уязвимость переполнения
буфера в Microsoft SQL Server 2000 (включая MSDE 2000). Несмотря на то, что
уязвимости продуктов Microsoft не являются чем-то новым, скорость распространения
червя была воистину пугающей. В течении 10 минут с момента запуска червя, он
поразил 90% всех уязвимых систем по всему миру. До этого случая черви такого
типа и «заразности» существовали только в теории и представляли чисто академический
интерес.
Даже самым быстро реагирующим поставщикам
требуются часы или даже дни для выпуска сигнатуры для систем обнаружения вторжений,
основанных на правилах (RBID). В случае же данного червя, уязвимая сеть будет
поражена в течение нескольких секунд – слишком быстро даже для самых тщательно
обновляемых RBID систем. Так как же блокировать червя, удваивающего количество
зараженных систем каждые 8.5 секунд? Ответ может лежать в использовании менее
известного метода обнаружения вторжений, называемого статистическим (или основанным
на поведении) обнаружением аномалий.
Наиболее известные системы обнаружения
вторжений основаны на правилах (сигнатурах). RBID системы для выявления потенциальной
атаки используют «сигнатуру» атаки с последующий анализом входящего трафика.
Сигнатуры весьма разнообразны и могут определять некие параметры от номера порта
в пакете до последовательности байт в серии пакетов. После того, как сигнатура
разработана, её использование обычно довольно эффективно предотвращает нежелательную
сетевую активность.
Главным недостатком подхода RBID
является тот факт, что сигнатуры сперва надо разработать и обновить систему
новыми сигнатурами. Так как обнаружение злонамеренного трафика в RBID системах
основано на сигнатурах, без сигнатур эффективность системы значительно понижается.
К сожалению, разработка правил даже для атаки средней сложности не тривиальна.
Разработка требует времени. Сначала атака должна быть обнаружена, записана и
проанализирована. Потом сигнатуру надо создать и, наконец, выпустить её в свет.
После того, как сигнатура выпущена, оператор IDS должен создать новое правило
для своей IDS (иногда это тоже не так-то просто). Все эти шаги занимают время,
а как уже обсуждалось ранее, такие  быстро распространяющиеся черви, как W32.SQLExp,
времени администратору не дают вовсе. Даже если все эти шаги выполнить с умопомрачительной
скоростью, фундаментальная проблема остается: если это новая атака, и для нее
нет сигнатуры, RBID система может не заметить эту активность.
Статистические системы (SBID) имеют
другой подход к обнаружению вторжений. Концепция SBID систем проста: система
определяет «нормальную» сетевую активность и затем весь трафик, не подпадающий
под определение «нормального» помечается как аномальный. SBID системы пытаются
изучить сетевой трафик каждой конкретной сети. Процесс анализа трафика продолжается
все время, пока SBID система активна, поэтому, предполагая, что типовой сетевой
трафик остается постоянным, можно сказать, что чем дольше система используется
в этой сети, тем точнее и эффективнее она становится. Анализируя сетевой трафик
и обрабатывая информацию при помощи сложных статистических алгоритмов, SBID
системы ищут аномалии в установившейся картине нормально сетевого трафика. Всем
пакетам дается оценка «аномальности» (включающая в себя степень ненормальности
специфического события) и если эта оценка выше определенного предела, IDS генерирует
сигнал тревоги. Ключевой особенностью любой SBID системы является её возможность
изучать сетевую активность и отличать нормальную сетевую активность от аномальной.
Представьте, что у вас есть собака
(Шарик), и каждый день вы приходите с работы и кормите её. День ото дня  вы
приходите домой к пустой миске и наполняете её собачим  кормом. Однажды вы пришли
домой и обнаружили, что миска лишь наполовину пуста. В зависимости от конкретной
ситуации, это событие может быть очень обескураживающим и требовать изучения,
а может быть чем-то, на что вы даже не обратите внимание. Теперь представьте,
что вы пришли домой, а миска полностью полная. В этом случае, разумно было бы
предположить, что что-то идет не так. Шарик мог заболеть, убежать, просто не
быть голодным, но мог ведь и сдохнуть! Понятно, что в зависимости от степени
необычности ситуации, может потребоваться дальнейшее выяснения обстоятельств.
Именно так организована работа SBID систем. Система изучает, что именно
является “нормальным” для вашего трафика, наблюдая за активностью в течение
некоторого периода времени (в аналогии с Шариком, это то же самое, что
приходить к пустой миске каждый день). Когда происходит неизвестное или редкое
(аномальное) событие, SBID обнаруживает его и генерирует сигнал тревоги (так
же, как придя домой и обнаружив, что миска Шарика полная, вы начинаете думать –
что может быть не так с Шариком). Разница между нормальным и аномальным
событием определяется пороговой величиной (это похоже на то, когда вы, придя
домой, обнаруживаете что миска наполовину пуста, и, основываясь на текущей
ситуации, оцениваете, стоит ли это событие дальнейшего анализа). Если пороговая
величина высока, то незначительные аномалии не принимаются во внимание (вас не
заботит изменение количества еды в собачей миске). Если порог низок, то
большинство аномалий являются причиной для расследования (вы проверите, что
случилось с вашей собакой, даже если миска пуста наполовину).
SBID системы имеют ряд достоинств.
Анализ характера трафика с последующим сообщением об аномальной активности может
быть критически важным в наше время кибер-опасности. Так, как статистические
системы не требуют каких-либо точных знаний  об атаке, необходимых для работы
IDS, основанной на правилах, SBID системы могут обнаруживать даже “0-day” (совершенно
новые) виды атак. Только это уже является серьезным аргументом в их пользу,
так как традиционные RBID системы вряд ли обнаружат 0-day атаки.
Если сеть атакована новым червем, вирусом или атакой Denial of Service
(DOS), SBID система, скорее всего, просигнализирует о наличии необычной
активности. SBID системы также могут обнаруживать “low and slow” атаки. Эти
атаки (или сканирование портов) обычно производятся опытными нарушителями и
характеризуются большой продолжительностью (возможно, длятся месяцами), большой
точностью и методичным исполнением. Обычно, эти атаки предназначены для сбора
информации о сети или отдельной системе. Не имеет значения, насколько атака
растянута по времени, так как в большинстве случаев, даже если атакующий
посылает все лишь пакет в месяц, SBID система заметит аномальный трафик и
просигнализирует об этом событии.
Другим важным достоинством SBID систем является то, что обслуживать их
потенциально намного проще, чем RBID системы. Нет нужды в обновлении сигнатур,
так как система не использует специфичную информацию об атаках. Вы можете
подумать: “Самообновляющаяся, адекватно реагирующая на 0-day атаки,
предупреждающая о сканировании портов IDS? Это слишком похоже на панацею для
обнаружения вторжений!” Но это, конечно, не совсем так.
SBID системы, действительно, обладают великолепным потенциалом того, что
они могут делать, но есть несколько довольно значительных технологических
недостатков. Полезность SBID системы целиком основана на ее возможностях по
анализу обычного характера трафика для данного сегмента сети. Теоретически,
принцип кажется хорошим, это вовсе не означает, что на практике все будет так
же замечательно.
Правда, как вы уже наверное догадались,
состоит в том, что большинство сетей чрезвычайно изменчивы в плане используемых
программ, протоколов, служб и времени использования. Во многих случаях, единственная
“нормальная” характеристика сети – это то, что сеть постоянно изменяется. Поэтому,
SBID системы также страдают от возможности быть обманутыми атакующим. Например,
атакующий может использовать программу типа Nmap и посылать многочисленные SYN
запросы по сети. Через некоторое время SBID система будет считать эту активность
вполне нормальной для данной сети и игнорировать. SBID система изучает, что
есть “нормальный” трафик для данной сети, поэтому, если web-трафик – это всё,
что передается по сети, то все, что не попадает под определение web-трафика,
действительно будет поводом для тревожного сигнала. С другой стороны, если flood-пингование
или старые трояны – это обычное для данной сети дело, то SBID система разрешит
эту активность, так как она не может отличить “хорошую” активность от “плохой”,
а только «нормальную» от «аномальной» (Это аналогично ситуации, когда в вашей
машине загорается лампочка “проверьте масло”. Сначала это вызывает  тревогу,
но когда лампочка остается гореть, когда машина работает нормально, вы начинаете
все больше и больше ее игнорировать. В конце концов, зажженная лампочка станет
для вас “нормальной”).
Другая проблема статистических
систем обнаружения вторжений – это развертывание этих систем. В отличие от RBID
систем, SBID системы не имеют немедленного эффекта при их установке в сети.
Даже если SBID система установлена в довольно согласованной сети, процесс ее
обучения может занять дни или недели, для того, чтобы накопился некий объем
данных и анализ стал точным и эффективным. SBID системы требуют от оператора
высокого мастерства в искусстве анализа пакетов. SBID системы, в отличие от
RBID систем, не генерируют сообщения, точно описывающие что же конкретно произошло.
Аналитик, например, не получит сообщения с заголовком “EXPLOIT dtspcd exploit
attempt“. Сообщение будет просто набором пакетов, и определение природы данных
пакетов ложится на оператора. Кроме того, оператор SBID должен установить эффективное
пороговое значение. Так же, как и число определенных правил в RBID системе,
пороговое значение критически важно и может сделать систему эффективной или
бесполезной. Установка порогового значения слишком высоким приведет к тому,
что система не будет выдавать сигналы там, где это было необходимо, а при слишком
низком значении, система будет выдавать большое количество ложных тревог.
Несмотря на эти недостатки, SBID
система остается важным инструментом обеспечения безопасности. Надо заметить,
что такая форма обнаружения аномалий, как обнаружение аномалий протокола, позволяет
решить некоторые из перечисленных проблем SBID систем. Вместо того чтобы тренировать
модель по нормальному поведению, детекторы аномалий протокола строят модели
TCP/IP протоколов, использующих RFC, хотя, необходимо уточнить, что правильный
по RFC трафик также может быть аномальным. (За более подробной информацией можно
обратиться к RFC 791 (IP) и RFC 793 (TCP) .
Для более подробной информации по обнаружению аномалий протокола, см. Kumar
Das’s “Protocol Anomaly Detection
for Network-basedIntrusion Detection” .
Оптимальная конфигурация IDS может
быть достигнута совместным использованием SBID и RBID систем. Системы обнаружения
вторжений, основанные на правилах, популярны по одной причине – они давно и
неплохо работают. Обновляя сигнатуры и изменяя набор правил для нужд конкретной
сети, администратор RBID может пресечь более 95% атак. К сожалению, в безопасности
достаточно пропустить лишь один удар, выводящий сеть из строя. Поэтому использование
SBID систем дополнительно к RBID системам может быть хорошим решением.
Совместно используя разные системы
обнаружения вторжений, сеть может получить плюсы обеих систем. IDS, основанные
на правилах будут обнаруживать известные атаки, в то время как статистические
IDS будут отлавливать “0-day” и “slow and low” случаи. Такая конфигурация лучше
всего обнаружила бы червя W32.SQLExp, упомянутого ранее. Основанная на поведении
SBID система позволила бы администратору обнаружить зараженную машину и исключить
её из сети. SBID система должна обнаружить необычную активность (огромное количество
UDP пакетов на порт 1434 и случайные IP адреса) и сообщить об аномальном трафике.
Обнаруженный  червь может быть легко уничтожен оператором на инфицированной
машине. Без сомнения, лучшим решением для борьбы с червем было бы регулярное
обновление системы. Тем не менее, когда новые заплатки не устанавливаются сразу
(а это неминуемо станет проблемой в будущем), SBID система может дать первый
отпор неизвестному врагу.
До сих пор нет
идеального IDS решения. Похоже, что лучший подход – это комбинация IDS с
различными методами. На сегодня имеется мало поставщиков, предлагающих SBID
решения. К счастью, эти решения являются частью гораздо большего предложения
RBID систем. Будьте уверены, в будущем будут и более заразные и более
деструктивные черви, чем W32.SQLExp. В сегодняшнем мире кибер-преступлений, злонамеренных
пользователей и кибер-терроризма, угрозы, без сомнения, будут продолжать
заставлять профессионалов по обеспечению безопасности набираться нового опыта.
Тем не менее, с использованием статистических систем обнаружения вторжений в
дополнение к уже имеющимся системам, основанным на правилах, вы будете лучше
защищены от текущих и будущих угроз. И, может быть, увеличив защищенность вашей
сети, вы будете больше времени проводить со своей собакой (Шариком), и меньше с
червями.
В статье мы расскажем о наиболее интересных стартапах в области кибербезопасности, на которые следует обратить внимание.
Хотите узнать, что происходит нового в сфере кибербезопасности, – обращайте внимание на стартапы, относящиеся к данной области. Стартапы начинаются с инновационной идеи и не ограничиваются стандартными решениями и основным подходом. Зачастую стартапы справляются с проблемами, которые больше никто не может решить.
Обратной стороной стартапов, конечно же, нехватка ресурсов и зрелости. Выбор продукта или платформы стартапа – это риск, требующий особых отношений между заказчиком и поставщиком . Однако, в случае успеха компания может получить конкурентное преимущество или снизить нагрузку на ресурсы безопасности.
Ниже приведены наиболее интересные стартапы (компании, основанные или вышедшие из «скрытого режима» за последние два года).
Компания Abnormal Security, основанная в 2019 году, предлагает облачную платформу безопасности электронной почты, которая использует анализ поведенческих данных для выявления и предотвращения атак на электронную почту. Платформа на базе искусственного интеллекта анализирует поведение пользовательских данных, организационную структуру, отношения и бизнес-процессы, чтобы выявить аномальную активность, которая может указывать на кибератаку. Платформа защиты электронной почты Abnormal может предотвратить компрометацию корпоративной электронной почты, атаки на цепочку поставок , мошенничество со счетами, фишинг учетных данных и компрометацию учетной записи электронной почты. Компания также предоставляет инструменты для автоматизации реагирования на инциденты, а платформа дает облачный API для интеграции с корпоративными платформами, такими как Microsoft Office 365, G Suite и Slack.
Копания Apiiro вышла из «скрытого режима» в 2020 году. Ее платформа devsecops переводит жизненный цикл безопасной разработки «от ручного и периодического подхода «разработчики в последнюю очередь» к автоматическому подходу, основанному на оценке риска, «разработчики в первую очередь», написал в блоге соучредитель и генеральный директор Идан Плотник . Платформа Apiiro работает, соединяя все локальные и облачные системы управления версиями и билетами через API. Платформа также предоставляет настраиваемые предопределенные правила управления кодом. Со временем платформа создает инвентарь, «изучая» все продукты, проекты и репозитории. Эти данные позволяют лучше идентифицировать рискованные изменения кода.
Axis Security Application Access Cloud – облачное решение для доступа к приложениям , построенное на принципе нулевого доверия. Он не полагается на наличие агентов, установленных на пользовательских устройствах. Поэтому организации могут подключать пользователей – локальных и удаленных – на любом устройстве к частным приложениям, не затрагивая сеть или сами приложения. Axis вышла из «скрытого режима» в 2020 году.
BreachQuest, вышедшая из «скрытого режима» 25 августа 2021 года, предлагает платформу реагирования на инциденты под названием Priori. Платформа обеспечивает большую наглядность за счет постоянного отслеживания вредоносной активности. Компания утверждает, что Priori может предоставить мгновенную информацию об атаке и о том, какие конечные точки скомпрометированы после обнаружения угрозы.
Cloudrise предоставляет услуги управляемой защиты данных и автоматизации безопасности в формате SaaS. Несмотря на свое название, Cloudrise защищает как облачные, так и локальные данные. Компания утверждает, что может интегрировать защиту данных в проекты цифровой трансформации. Cloudrise автоматизирует рабочие процессы с помощью решений для защиты данных и конфиденциальности. Компания Cloudrise была запущена в октябре 2019 года.
Cylentium утверждает, что ее технология кибер-невидимости может «скрыть» корпоративную или домашнюю сеть и любое подключенное к ней устройство от обнаружения злоумышленниками. Компания называет эту концепцию «нулевой идентичностью». Компания продает свою продукцию предприятиям, потребителям и государственному сектору. Cylentium была запущена в 2020 году.
Компания Deduce , основанная в 2019 году, предлагает два продукта для так называемого «интеллектуального анализа личности». Служба оповещений клиентов отправляет клиентам уведомления о потенциальной компрометации учетной записи, а оценка риска идентификации использует агрегированные данные для оценки риска компрометации учетной записи. Компания использует когнитивные алгоритмы для анализа конфиденциальных данных с более чем 150 000 сайтов и приложений для выявления возможного мошенничества. Deduce заявляет, что использование ее продуктов снижает ущерб от захвата аккаунта более чем на 90%.
Автоматизированная платформа безопасности и соответствия Drata ориентирована на готовность к аудиту по таким стандартам, как SOC 2 или ISO 27001. Drata отслеживает и собирает данные о мерах безопасности, чтобы предоставить доказательства их наличия и работы. Платформа также помогает оптимизировать рабочие процессы. Drata была основана в 2020 году.
FYEO – это платформа для мониторинга угроз и управления доступом для потребителей, предприятий и малого и среднего бизнеса. Компания утверждает, что ее решения для управления учетными данными снимают бремя управления цифровой идентификацией. FYEO Domain Intelligence («FYEO DI») предоставляет услуги мониторинга домена, учетных данных и угроз. FYEO Identity будет предоставлять услуги управления паролями и идентификацией, начиная с четвертого квартала 2021 года. FYEO вышла из «скрытого режима» в 2021 году.
Kronos – платформа прогнозирующей аналитики уязвимостей (PVA) от компании Hive Pro , основанная на четырех основных принципах: предотвращение, обнаружение, реагирование и прогнозирование. Hive Pro автоматизирует и координирует устранение уязвимостей с помощью единого представления. Продукт компании Artemis представляет собой платформу и услугу для тестирования на проникновение на основе данных. Компания Hive Pro была основана в 2019 году.
Израильская компания Infinipoint была основана в 2019 году. Свой основной облачный продукт она называет «идентификация устройства как услуга» или DIaaS , который представляет собой решение для идентификации и определения положения устройства. Продукт интегрируется с аутентификацией SSO и действует как единая точка принуждения для всех корпоративных сервисов. DIaaS использует анализ рисков для обеспечения соблюдения политик, предоставляет статус безопасности устройства как утверждается, устраняет уязвимости «одним щелчком».
Компания Kameleon , занимающаяся производством полупроводников, не имеет собственных фабрик и занимает особое место среди поставщиков средств кибербезопасности. Компания разработала «Блок обработки проактивной безопасности» (ProSPU). Он предназначен для защиты систем при загрузке и для использования в центрах обработки данных, управляемых компьютерах, серверах и системах облачных вычислений. Компания Kameleon была основана в 2019 году.
Облачная платформа безопасности данных Open Raven предназначена для обеспечения большей прозрачности облачных ресурсов. Платформа отображает все облачные хранилища данных, включая теневые облачные учетные записи, и идентифицирует данные, которые они хранят. Затем Open Raven в режиме реального времени отслеживает утечки данных и нарушения политик и предупреждает команды о необходимости исправлений. Open Raven также может отслеживать файлы журналов на предмет конфиденциальной информации, которую следует удалить. Компания вышла из «скрытого режима» в 2020 году.
Компания Satori, основанная в 2019 году, называет свой сервис доступа к данным “DataSecOps”. Целью сервиса является отделение элементов управления безопасностью и конфиденциальностью от архитектуры. Сервис отслеживает, классифицирует и контролирует доступ к конфиденциальным данным. Имеется возможность настроить политики на основе таких критериев, как группы, пользователи, типы данных или схема, чтобы предотвратить несанкционированный доступ, замаскировать конфиденциальные данные или запустить рабочий процесс. Сервис предлагает предварительно настроенные политики для общих правил, таких как GDPR , CCPA и HIPAA .
Компания Scope Security недавно вышла из «скрытого режима», будучи основана в 2019 году. Ее продукт Scope OmniSight нацелен на отрасль здравоохранения и обнаруживает атаки на ИТ-инфраструктуру, клинические системы и системы электронных медицинских записей . Компонент анализа угроз может собирать индикаторы угроз из множества внутренних и сторонних источников, представляя данные через единый портал.
Основным продуктом Strata является платформа Maverics Identity Orchestration Platform . Это распределенная мультиоблачная платформа управления идентификацией. Заявленная цель Strata – обеспечить согласованность в распределенных облачных средах для идентификации пользователей для приложений, развернутых в нескольких облаках и локально. Функции включают в себя решение безопасного гибридного доступа для расширения доступа с нулевым доверием к локальным приложениям для облачных пользователей, уровень абстракции идентификации для лучшего управления идентификацией в мультиоблачной среде и каталог коннекторов для интеграции систем идентификации из популярных облачных систем и систем управления идентификацией. Strata была основана в 2019 году.
SynSaber , запущенная 22 июля 2021 года, предлагает решение для мониторинга промышленных активов и сети. Компания обещает обеспечить «постоянное понимание и осведомленность о состоянии, уязвимостях и угрозах во всех точках промышленной экосистемы, включая IIoT, облако и локальную среду». SynSaber была основана бывшими лидерами Dragos и Crowdstrike.
Traceable называет свой основной продукт на основе искусственного интеллекта чем-то средним между брандмауэром веб-приложений и самозащитой приложений во время выполнения. Компания утверждает, что предлагает точное обнаружение и блокирование угроз путем мониторинга активности приложений и непрерывного обучения, чтобы отличать обычную активность от вредоносной. Продукт интегрируется со шлюзами API. Traceable была основана в июле 2020 года.
Компания Wiz, основанная командой облачной безопасности Microsoft, предлагает решение для обеспечения безопасности в нескольких облаках, рассчитанное на масштабную работу. Компания утверждает, что ее продукт может анализировать все уровни облачного стека для выявления векторов атак с высоким риском и обеспечивать понимание, позволяющее лучше расставлять приоритеты. Wiz использует безагентный подход и может сканировать все виртуальные машины и контейнеры. Wiz вышла из «скрытого режима» в 2020 году.
Работает на CMS “1С-Битрикс: Управление сайтом”
uni cc shop non cvv sites 2021

Written By

wpadmin