#ueba — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #ueba, aggregated by home.social.
-
Simplifying AWS defense with Microsoft Sentinel UEBA - https://www.redpacketsecurity.com/simplifying-aws-defense-with-microsoft-sentinel-ueba/
#threatintel
#Microsoft Sentinel
#UEBA
#AWS CloudTrail
#Cloud Security
#Threat Detection -
Simplifying AWS defense with Microsoft Sentinel UEBA - https://www.redpacketsecurity.com/simplifying-aws-defense-with-microsoft-sentinel-ueba/
#threatintel
#Microsoft Sentinel
#UEBA
#AWS CloudTrail
#Cloud Security
#Threat Detection -
Simplifying AWS defense with Microsoft Sentinel UEBA - https://www.redpacketsecurity.com/simplifying-aws-defense-with-microsoft-sentinel-ueba/
#threatintel
#Microsoft Sentinel
#UEBA
#AWS CloudTrail
#Cloud Security
#Threat Detection -
Simplifying AWS defense with Microsoft Sentinel UEBA - https://www.redpacketsecurity.com/simplifying-aws-defense-with-microsoft-sentinel-ueba/
#threatintel
#Microsoft Sentinel
#UEBA
#AWS CloudTrail
#Cloud Security
#Threat Detection -
Simplifying AWS defense with Microsoft Sentinel UEBA - https://www.redpacketsecurity.com/simplifying-aws-defense-with-microsoft-sentinel-ueba/
#threatintel
#Microsoft Sentinel
#UEBA
#AWS CloudTrail
#Cloud Security
#Threat Detection -
От правил корреляции к когнитивному ассистенту: что меняется в архитектуре SOC с приходом ИИ
Почему правил корреляции больше недостаточно? Долгое время ядром любого центра мониторинга и реагирования на киберугрозы (далее по тексту – SOC) оставался корреляционный движок, то есть набор правил для автоматизированного поиска паттернов атак, например "5 неудачных входов" + "успешный вход" + "активность в БД" = подозрение на компрометацию" типа 5 failed logins = brute force (5 неудачных попыток входа в систему = метод перебора паролей). Сегодня этот подход напоминает попытку поймать искусного шпиона с помощью крика: "Стой! Кто идет?!". Современные атаки стали тихими, целевыми и изощренно-адаптивными. Злоумышленники используют легитимные инструменты (Living-off-the-Land — “живой” взлом), имитируют нормальную активность пользователей и растягивают шаги задуманной цепочки кибератак на месяцы. Статистика выглядит удручающе: среднестатистический SOC обрабатывает до 10⁷ событий в сутки, из которых после фильтрации остается от 10³ до 10⁴ алертов. Но 70–90% из них — ложные срабатывания, требующие ручной проверки. Это порождает так называемое Alert fatigue — профессиональное выгорание аналитиков, которые превращаются в операторов по нажатию кнопки Close false positive (“Закрыть ложноположительный результат”). На этом фоне большие языковые модели и алгоритмы машинного обучения перешли из категории "экспериментальных технологий" в разряд операционных инструментов кибербезопасности. При этом важно отметить ключевой принцип: искусственный интеллект (ИИ) не заменяет аналитика, а усиливает его возможности через снижение когнитивной нагрузки и ускорение обработки рутинных задач.
https://habr.com/ru/companies/innostage/articles/1024464/
#soc #искусственный_интеллект #машинное_обучение #ml #кибербезопасность #siem #ueba #soar #xdr #ai
-
От правил корреляции к когнитивному ассистенту: что меняется в архитектуре SOC с приходом ИИ
Почему правил корреляции больше недостаточно? Долгое время ядром любого центра мониторинга и реагирования на киберугрозы (далее по тексту – SOC) оставался корреляционный движок, то есть набор правил для автоматизированного поиска паттернов атак, например "5 неудачных входов" + "успешный вход" + "активность в БД" = подозрение на компрометацию" типа 5 failed logins = brute force (5 неудачных попыток входа в систему = метод перебора паролей). Сегодня этот подход напоминает попытку поймать искусного шпиона с помощью крика: "Стой! Кто идет?!". Современные атаки стали тихими, целевыми и изощренно-адаптивными. Злоумышленники используют легитимные инструменты (Living-off-the-Land — “живой” взлом), имитируют нормальную активность пользователей и растягивают шаги задуманной цепочки кибератак на месяцы. Статистика выглядит удручающе: среднестатистический SOC обрабатывает до 10⁷ событий в сутки, из которых после фильтрации остается от 10³ до 10⁴ алертов. Но 70–90% из них — ложные срабатывания, требующие ручной проверки. Это порождает так называемое Alert fatigue — профессиональное выгорание аналитиков, которые превращаются в операторов по нажатию кнопки Close false positive (“Закрыть ложноположительный результат”). На этом фоне большие языковые модели и алгоритмы машинного обучения перешли из категории "экспериментальных технологий" в разряд операционных инструментов кибербезопасности. При этом важно отметить ключевой принцип: искусственный интеллект (ИИ) не заменяет аналитика, а усиливает его возможности через снижение когнитивной нагрузки и ускорение обработки рутинных задач.
https://habr.com/ru/companies/innostage/articles/1024464/
#soc #искусственный_интеллект #машинное_обучение #ml #кибербезопасность #siem #ueba #soar #xdr #ai
-
От правил корреляции к когнитивному ассистенту: что меняется в архитектуре SOC с приходом ИИ
Почему правил корреляции больше недостаточно? Долгое время ядром любого центра мониторинга и реагирования на киберугрозы (далее по тексту – SOC) оставался корреляционный движок, то есть набор правил для автоматизированного поиска паттернов атак, например "5 неудачных входов" + "успешный вход" + "активность в БД" = подозрение на компрометацию" типа 5 failed logins = brute force (5 неудачных попыток входа в систему = метод перебора паролей). Сегодня этот подход напоминает попытку поймать искусного шпиона с помощью крика: "Стой! Кто идет?!". Современные атаки стали тихими, целевыми и изощренно-адаптивными. Злоумышленники используют легитимные инструменты (Living-off-the-Land — “живой” взлом), имитируют нормальную активность пользователей и растягивают шаги задуманной цепочки кибератак на месяцы. Статистика выглядит удручающе: среднестатистический SOC обрабатывает до 10⁷ событий в сутки, из которых после фильтрации остается от 10³ до 10⁴ алертов. Но 70–90% из них — ложные срабатывания, требующие ручной проверки. Это порождает так называемое Alert fatigue — профессиональное выгорание аналитиков, которые превращаются в операторов по нажатию кнопки Close false positive (“Закрыть ложноположительный результат”). На этом фоне большие языковые модели и алгоритмы машинного обучения перешли из категории "экспериментальных технологий" в разряд операционных инструментов кибербезопасности. При этом важно отметить ключевой принцип: искусственный интеллект (ИИ) не заменяет аналитика, а усиливает его возможности через снижение когнитивной нагрузки и ускорение обработки рутинных задач.
https://habr.com/ru/companies/innostage/articles/1024464/
#soc #искусственный_интеллект #машинное_обучение #ml #кибербезопасность #siem #ueba #soar #xdr #ai
-
От правил корреляции к когнитивному ассистенту: что меняется в архитектуре SOC с приходом ИИ
Почему правил корреляции больше недостаточно? Долгое время ядром любого центра мониторинга и реагирования на киберугрозы (далее по тексту – SOC) оставался корреляционный движок, то есть набор правил для автоматизированного поиска паттернов атак, например "5 неудачных входов" + "успешный вход" + "активность в БД" = подозрение на компрометацию" типа 5 failed logins = brute force (5 неудачных попыток входа в систему = метод перебора паролей). Сегодня этот подход напоминает попытку поймать искусного шпиона с помощью крика: "Стой! Кто идет?!". Современные атаки стали тихими, целевыми и изощренно-адаптивными. Злоумышленники используют легитимные инструменты (Living-off-the-Land — “живой” взлом), имитируют нормальную активность пользователей и растягивают шаги задуманной цепочки кибератак на месяцы. Статистика выглядит удручающе: среднестатистический SOC обрабатывает до 10⁷ событий в сутки, из которых после фильтрации остается от 10³ до 10⁴ алертов. Но 70–90% из них — ложные срабатывания, требующие ручной проверки. Это порождает так называемое Alert fatigue — профессиональное выгорание аналитиков, которые превращаются в операторов по нажатию кнопки Close false positive (“Закрыть ложноположительный результат”). На этом фоне большие языковые модели и алгоритмы машинного обучения перешли из категории "экспериментальных технологий" в разряд операционных инструментов кибербезопасности. При этом важно отметить ключевой принцип: искусственный интеллект (ИИ) не заменяет аналитика, а усиливает его возможности через снижение когнитивной нагрузки и ускорение обработки рутинных задач.
https://habr.com/ru/companies/innostage/articles/1024464/
#soc #искусственный_интеллект #машинное_обучение #ml #кибербезопасность #siem #ueba #soar #xdr #ai
-
Adam Koblentz from RevealSecurity shares why context - not anomalies - drives SaaS threat detection.
Lessons from the Salesloft Drift breach show why raw app logs aren’t enough without normalization and business semantics.
Read full interview:
https://www.technadu.com/context-is-key-what-the-salesloft-drift-breach-reveals-about-saas-security-gaps/610244/ -
Adam Koblentz from RevealSecurity shares why context - not anomalies - drives SaaS threat detection.
Lessons from the Salesloft Drift breach show why raw app logs aren’t enough without normalization and business semantics.
Read full interview:
https://www.technadu.com/context-is-key-what-the-salesloft-drift-breach-reveals-about-saas-security-gaps/610244/ -
Adam Koblentz from RevealSecurity shares why context - not anomalies - drives SaaS threat detection.
Lessons from the Salesloft Drift breach show why raw app logs aren’t enough without normalization and business semantics.
Read full interview:
https://www.technadu.com/context-is-key-what-the-salesloft-drift-breach-reveals-about-saas-security-gaps/610244/ -
Out of the box: отчуждаемый механизм корреляции
В этой статье хотелось бы рассказать вам о том, как можно решить стандартную задачу информационной безопасности нестандартным способом, позаимствовав механизм из другого решения. Наверное, у большинства специалистов по ИБ слова «правила корреляции» и «корреляционный движок» прочно ассоциируются с таким классом решений, как SIEM. Вероятно, так сложилось потому, что именно там они и задействованы. Здесь же хочется показать вам, что существуют такие задачи в ИБ, решить которые можно не только привычным способом, но и в том числе с применением логики правил корреляции.
https://habr.com/ru/companies/securityvison/articles/926436/
#информационная_безопасность #информационные_технологии #безопасная_разработка #правила_корреляции #риски_иб #риски_бизнеса #асу_тп #sdlc #ueba
-
Out of the box: отчуждаемый механизм корреляции
В этой статье хотелось бы рассказать вам о том, как можно решить стандартную задачу информационной безопасности нестандартным способом, позаимствовав механизм из другого решения. Наверное, у большинства специалистов по ИБ слова «правила корреляции» и «корреляционный движок» прочно ассоциируются с таким классом решений, как SIEM. Вероятно, так сложилось потому, что именно там они и задействованы. Здесь же хочется показать вам, что существуют такие задачи в ИБ, решить которые можно не только привычным способом, но и в том числе с применением логики правил корреляции.
https://habr.com/ru/companies/securityvison/articles/926436/
#информационная_безопасность #информационные_технологии #безопасная_разработка #правила_корреляции #риски_иб #риски_бизнеса #асу_тп #sdlc #ueba
-
Out of the box: отчуждаемый механизм корреляции
В этой статье хотелось бы рассказать вам о том, как можно решить стандартную задачу информационной безопасности нестандартным способом, позаимствовав механизм из другого решения. Наверное, у большинства специалистов по ИБ слова «правила корреляции» и «корреляционный движок» прочно ассоциируются с таким классом решений, как SIEM. Вероятно, так сложилось потому, что именно там они и задействованы. Здесь же хочется показать вам, что существуют такие задачи в ИБ, решить которые можно не только привычным способом, но и в том числе с применением логики правил корреляции.
https://habr.com/ru/companies/securityvison/articles/926436/
#информационная_безопасность #информационные_технологии #безопасная_разработка #правила_корреляции #риски_иб #риски_бизнеса #асу_тп #sdlc #ueba
-
Out of the box: отчуждаемый механизм корреляции
В этой статье хотелось бы рассказать вам о том, как можно решить стандартную задачу информационной безопасности нестандартным способом, позаимствовав механизм из другого решения. Наверное, у большинства специалистов по ИБ слова «правила корреляции» и «корреляционный движок» прочно ассоциируются с таким классом решений, как SIEM. Вероятно, так сложилось потому, что именно там они и задействованы. Здесь же хочется показать вам, что существуют такие задачи в ИБ, решить которые можно не только привычным способом, но и в том числе с применением логики правил корреляции.
https://habr.com/ru/companies/securityvison/articles/926436/
#информационная_безопасность #информационные_технологии #безопасная_разработка #правила_корреляции #риски_иб #риски_бизнеса #асу_тп #sdlc #ueba
-
UEBA в кибербезе: как профилирование поведения пользователей на основе Autoencoder помогает выявлять угрозы и аномалии
В современном мире количество атак растёт пропорционально количеству внедрений новых технологий, особенно когда технологии ещё недостаточно изучены. В последнее время атаки становятся всё более разнообразными, а методы их реализации — всё более изощрёнными. Дополнительные проблемы несут и методы искусственного интеллекта, которыми вооружаются специалисты RedTeam. В руках опытного специалиста эти инструменты становятся реальной угрозой безопасности потенциальных целей. Большинство средств информационной безопасности основаны на корреляционных или статистических методах, которые в современных реалиях часто оказываются неэффективными. Что же тогда остаётся специалистам BlueTeam?
https://habr.com/ru/companies/gaz-is/articles/899058/
#газинформсервис #информационная_безопасность #ueba #поведенческая_аналитика #lstm #autoencoder #falco
-
UEBA в кибербезе: как профилирование поведения пользователей на основе Autoencoder помогает выявлять угрозы и аномалии
В современном мире количество атак растёт пропорционально количеству внедрений новых технологий, особенно когда технологии ещё недостаточно изучены. В последнее время атаки становятся всё более разнообразными, а методы их реализации — всё более изощрёнными. Дополнительные проблемы несут и методы искусственного интеллекта, которыми вооружаются специалисты RedTeam. В руках опытного специалиста эти инструменты становятся реальной угрозой безопасности потенциальных целей. Большинство средств информационной безопасности основаны на корреляционных или статистических методах, которые в современных реалиях часто оказываются неэффективными. Что же тогда остаётся специалистам BlueTeam?
https://habr.com/ru/companies/gaz-is/articles/899058/
#газинформсервис #информационная_безопасность #ueba #поведенческая_аналитика #lstm #autoencoder #falco
-
UEBA в кибербезе: как профилирование поведения пользователей на основе Autoencoder помогает выявлять угрозы и аномалии
В современном мире количество атак растёт пропорционально количеству внедрений новых технологий, особенно когда технологии ещё недостаточно изучены. В последнее время атаки становятся всё более разнообразными, а методы их реализации — всё более изощрёнными. Дополнительные проблемы несут и методы искусственного интеллекта, которыми вооружаются специалисты RedTeam. В руках опытного специалиста эти инструменты становятся реальной угрозой безопасности потенциальных целей. Большинство средств информационной безопасности основаны на корреляционных или статистических методах, которые в современных реалиях часто оказываются неэффективными. Что же тогда остаётся специалистам BlueTeam?
https://habr.com/ru/companies/gaz-is/articles/899058/
#газинформсервис #информационная_безопасность #ueba #поведенческая_аналитика #lstm #autoencoder #falco
-
UEBA в кибербезе: как профилирование поведения пользователей на основе Autoencoder помогает выявлять угрозы и аномалии
В современном мире количество атак растёт пропорционально количеству внедрений новых технологий, особенно когда технологии ещё недостаточно изучены. В последнее время атаки становятся всё более разнообразными, а методы их реализации — всё более изощрёнными. Дополнительные проблемы несут и методы искусственного интеллекта, которыми вооружаются специалисты RedTeam. В руках опытного специалиста эти инструменты становятся реальной угрозой безопасности потенциальных целей. Большинство средств информационной безопасности основаны на корреляционных или статистических методах, которые в современных реалиях часто оказываются неэффективными. Что же тогда остаётся специалистам BlueTeam?
https://habr.com/ru/companies/gaz-is/articles/899058/
#газинформсервис #информационная_безопасность #ueba #поведенческая_аналитика #lstm #autoencoder #falco
-
Auslegungssache – der c't-Datenschutz-Podcast: Neue Dimensionen der #Mitarbeiterüberwachung
Eine bislang wenig beachtete Studie des österreichischen Forschers und Aktivisten Wolfie Christl aus August 2024 brachte es an den Tag: #Microsoft bietet Unternehmen, die Microsoft 365 Enterprise nutzen, weitreichende Möglichkeiten, das Verhalten ihrer Mitarbeiter zu überwachen und zu analysieren. Es geht um zubuchbare Produkte zum "Sicherheitsinformations- und Ereignis-Management"
(#SIEM) und zu "User and Entity Behavior Analytics" (#UEBA).Mit den Zusatzprodukten "Sentinel" und "Purview" können sich #Arbeitgeber von Microsoft aufzeigen lassen, welche Mitarbeiter ein Sicherheitsrisiko darstellen könnten, etwa aufgrund "anstößiger" Chats oder häufigen Abrufen bestimmter Webseiten. Dabei werden riesige Mengen sensibler Mitarbeiterdaten verarbeitet und verknüpft, beispielsweise aus #Teams und #Sharepoint.
Webseite der Episode: https://ct-auslegungssache.podigee.io/123-neue-episode
-
Auslegungssache – der c't-Datenschutz-Podcast: Neue Dimensionen der #Mitarbeiterüberwachung
Eine bislang wenig beachtete Studie des österreichischen Forschers und Aktivisten Wolfie Christl aus August 2024 brachte es an den Tag: #Microsoft bietet Unternehmen, die Microsoft 365 Enterprise nutzen, weitreichende Möglichkeiten, das Verhalten ihrer Mitarbeiter zu überwachen und zu analysieren. Es geht um zubuchbare Produkte zum "Sicherheitsinformations- und Ereignis-Management"
(#SIEM) und zu "User and Entity Behavior Analytics" (#UEBA).Mit den Zusatzprodukten "Sentinel" und "Purview" können sich #Arbeitgeber von Microsoft aufzeigen lassen, welche Mitarbeiter ein Sicherheitsrisiko darstellen könnten, etwa aufgrund "anstößiger" Chats oder häufigen Abrufen bestimmter Webseiten. Dabei werden riesige Mengen sensibler Mitarbeiterdaten verarbeitet und verknüpft, beispielsweise aus #Teams und #Sharepoint.
Webseite der Episode: https://ct-auslegungssache.podigee.io/123-neue-episode
-
История создания ASoar: от идеи до реализации системы кибербезопасности
Я описал свой путь в предыдущей статье https://habr.com/ru/articles/813239/ , но если коротко, то моя карьера в сфере информационной безопасности началась, как и у многих, с работы в ИТ-инфраструктуре. Поначалу моя компания занималась тем, что поддерживала стабильность сетей и систем для различных компаний, и регулярно сталкиваясь с типичными проблемами, связанными с кибератаками. Однажды в компании, где штат ИБ был минимален, мы внедрили SIEM — решение, которое, как считалось, должно было кардинально улучшить безопасность. Однако это был дорогостоящий и трудоёмкий процесс. SIEM не только не оправдал ожиданий, но и породил кучу инцидентов, большинство из которых не представляли реальной угрозы. Специалисты тратили время на анализ множества событий, которые, по сути, были незначительными. С каждым новым ложным срабатыванием доверие к системе падало. В конце концов, люди просто начали игнорировать предупреждения, считая, что система безопасна, хотя это было далеко не так. Так я сформулировал ключевую проблему SIEM: В обычных организациях, где число специалистов по ИБ ограничено, использование SIEM часто не приводит к ожидаемым результатам. И именно это открыло мне глаза на необходимость поиска нового подхода. Я начал думать о том, как можно было бы автоматизировать процессы безопасности, не нагружая команду ложными тревогами и сложными настройками.
https://habr.com/ru/articles/846600/
#ASoar #TDR #SOAR #NDR #SIEM #SOC #опыт #история_создания #отечественное_по #ueba
-
История создания ASoar: от идеи до реализации системы кибербезопасности
Я описал свой путь в предыдущей статье https://habr.com/ru/articles/813239/ , но если коротко, то моя карьера в сфере информационной безопасности началась, как и у многих, с работы в ИТ-инфраструктуре. Поначалу моя компания занималась тем, что поддерживала стабильность сетей и систем для различных компаний, и регулярно сталкиваясь с типичными проблемами, связанными с кибератаками. Однажды в компании, где штат ИБ был минимален, мы внедрили SIEM — решение, которое, как считалось, должно было кардинально улучшить безопасность. Однако это был дорогостоящий и трудоёмкий процесс. SIEM не только не оправдал ожиданий, но и породил кучу инцидентов, большинство из которых не представляли реальной угрозы. Специалисты тратили время на анализ множества событий, которые, по сути, были незначительными. С каждым новым ложным срабатыванием доверие к системе падало. В конце концов, люди просто начали игнорировать предупреждения, считая, что система безопасна, хотя это было далеко не так. Так я сформулировал ключевую проблему SIEM: В обычных организациях, где число специалистов по ИБ ограничено, использование SIEM часто не приводит к ожидаемым результатам. И именно это открыло мне глаза на необходимость поиска нового подхода. Я начал думать о том, как можно было бы автоматизировать процессы безопасности, не нагружая команду ложными тревогами и сложными настройками.
https://habr.com/ru/articles/846600/
#ASoar #TDR #SOAR #NDR #SIEM #SOC #опыт #история_создания #отечественное_по #ueba
-
История создания ASoar: от идеи до реализации системы кибербезопасности
Я описал свой путь в предыдущей статье https://habr.com/ru/articles/813239/ , но если коротко, то моя карьера в сфере информационной безопасности началась, как и у многих, с работы в ИТ-инфраструктуре. Поначалу моя компания занималась тем, что поддерживала стабильность сетей и систем для различных компаний, и регулярно сталкиваясь с типичными проблемами, связанными с кибератаками. Однажды в компании, где штат ИБ был минимален, мы внедрили SIEM — решение, которое, как считалось, должно было кардинально улучшить безопасность. Однако это был дорогостоящий и трудоёмкий процесс. SIEM не только не оправдал ожиданий, но и породил кучу инцидентов, большинство из которых не представляли реальной угрозы. Специалисты тратили время на анализ множества событий, которые, по сути, были незначительными. С каждым новым ложным срабатыванием доверие к системе падало. В конце концов, люди просто начали игнорировать предупреждения, считая, что система безопасна, хотя это было далеко не так. Так я сформулировал ключевую проблему SIEM: В обычных организациях, где число специалистов по ИБ ограничено, использование SIEM часто не приводит к ожидаемым результатам. И именно это открыло мне глаза на необходимость поиска нового подхода. Я начал думать о том, как можно было бы автоматизировать процессы безопасности, не нагружая команду ложными тревогами и сложными настройками.
https://habr.com/ru/articles/846600/
#ASoar #TDR #SOAR #NDR #SIEM #SOC #опыт #история_создания #отечественное_по #ueba
-
Sentinel Tip - Enable User and Entity Behavior Analytics (UEBA): Use UEBA to detect anomalies and potential threats. UEBA helps in identifying unusual behavior patterns and early warning for your identity perimeter. #UEBA #AnomalyDetection #Security
-
#WorkSurveillance #Surveillance #WageSlavery #SIEM #UEBA #CyberSecurity #ThreatDetection #BehaviorProfiling: "This case study explores, examines and documents how employers can use software that analyzes extensive personal data on employee behavior and communication for cybersecurity, insider threat detection and compliance purposes. To illustrate wider practices, it investigates software for “security information and event management” (SIEM), “user and entity behavior analytics” (UEBA), insider risk management and communication monitoring from two major vendors. First, it looks into cybersecurity and risk profiling systems offered by Forcepoint, a software vendor that was until recently owned by the US defense giant Raytheon. Second, it investigates in detail how employers can use cybersecurity and risk profiling software sold by Microsoft, whose “Sentinel” and “Purview” systems provide SIEM, UEBA, insider risk management and communication monitoring functionality. Combined, these systems can monitor everything employees do or say, profile their behavior and single them out for further investigation. Similar to predictive policing technologies, they promise not only to detect incidents but to prevent them before they occur. While organizations can use these software systems for legitimate purposes, this study focuses on their potential implications for employees."
https://crackedlabs.org/en/data-work/publications/securityriskprofiling
-
#WorkSurveillance #Surveillance #WageSlavery #SIEM #UEBA #CyberSecurity #ThreatDetection #BehaviorProfiling: "This case study explores, examines and documents how employers can use software that analyzes extensive personal data on employee behavior and communication for cybersecurity, insider threat detection and compliance purposes. To illustrate wider practices, it investigates software for “security information and event management” (SIEM), “user and entity behavior analytics” (UEBA), insider risk management and communication monitoring from two major vendors. First, it looks into cybersecurity and risk profiling systems offered by Forcepoint, a software vendor that was until recently owned by the US defense giant Raytheon. Second, it investigates in detail how employers can use cybersecurity and risk profiling software sold by Microsoft, whose “Sentinel” and “Purview” systems provide SIEM, UEBA, insider risk management and communication monitoring functionality. Combined, these systems can monitor everything employees do or say, profile their behavior and single them out for further investigation. Similar to predictive policing technologies, they promise not only to detect incidents but to prevent them before they occur. While organizations can use these software systems for legitimate purposes, this study focuses on their potential implications for employees."
https://crackedlabs.org/en/data-work/publications/securityriskprofiling
-
#WorkSurveillance #Surveillance #WageSlavery #SIEM #UEBA #CyberSecurity #ThreatDetection #BehaviorProfiling: "This case study explores, examines and documents how employers can use software that analyzes extensive personal data on employee behavior and communication for cybersecurity, insider threat detection and compliance purposes. To illustrate wider practices, it investigates software for “security information and event management” (SIEM), “user and entity behavior analytics” (UEBA), insider risk management and communication monitoring from two major vendors. First, it looks into cybersecurity and risk profiling systems offered by Forcepoint, a software vendor that was until recently owned by the US defense giant Raytheon. Second, it investigates in detail how employers can use cybersecurity and risk profiling software sold by Microsoft, whose “Sentinel” and “Purview” systems provide SIEM, UEBA, insider risk management and communication monitoring functionality. Combined, these systems can monitor everything employees do or say, profile their behavior and single them out for further investigation. Similar to predictive policing technologies, they promise not only to detect incidents but to prevent them before they occur. While organizations can use these software systems for legitimate purposes, this study focuses on their potential implications for employees."
https://crackedlabs.org/en/data-work/publications/securityriskprofiling
-
#WorkSurveillance #Surveillance #WageSlavery #SIEM #UEBA #CyberSecurity #ThreatDetection #BehaviorProfiling: "This case study explores, examines and documents how employers can use software that analyzes extensive personal data on employee behavior and communication for cybersecurity, insider threat detection and compliance purposes. To illustrate wider practices, it investigates software for “security information and event management” (SIEM), “user and entity behavior analytics” (UEBA), insider risk management and communication monitoring from two major vendors. First, it looks into cybersecurity and risk profiling systems offered by Forcepoint, a software vendor that was until recently owned by the US defense giant Raytheon. Second, it investigates in detail how employers can use cybersecurity and risk profiling software sold by Microsoft, whose “Sentinel” and “Purview” systems provide SIEM, UEBA, insider risk management and communication monitoring functionality. Combined, these systems can monitor everything employees do or say, profile their behavior and single them out for further investigation. Similar to predictive policing technologies, they promise not only to detect incidents but to prevent them before they occur. While organizations can use these software systems for legitimate purposes, this study focuses on their potential implications for employees."
https://crackedlabs.org/en/data-work/publications/securityriskprofiling
-
#WorkSurveillance #Surveillance #WageSlavery #SIEM #UEBA #CyberSecurity #ThreatDetection #BehaviorProfiling: "This case study explores, examines and documents how employers can use software that analyzes extensive personal data on employee behavior and communication for cybersecurity, insider threat detection and compliance purposes. To illustrate wider practices, it investigates software for “security information and event management” (SIEM), “user and entity behavior analytics” (UEBA), insider risk management and communication monitoring from two major vendors. First, it looks into cybersecurity and risk profiling systems offered by Forcepoint, a software vendor that was until recently owned by the US defense giant Raytheon. Second, it investigates in detail how employers can use cybersecurity and risk profiling software sold by Microsoft, whose “Sentinel” and “Purview” systems provide SIEM, UEBA, insider risk management and communication monitoring functionality. Combined, these systems can monitor everything employees do or say, profile their behavior and single them out for further investigation. Similar to predictive policing technologies, they promise not only to detect incidents but to prevent them before they occur. While organizations can use these software systems for legitimate purposes, this study focuses on their potential implications for employees."
https://crackedlabs.org/en/data-work/publications/securityriskprofiling
-
Turbo ML Conf 2024 — по следам
В формате разбора содержания докладов я, автор канала @borismlsec, приведу три интереснейших из тех, что мне довелось посетить на конференции Turbo ML 2024. Они привлекли меня не только как дата саентиста, но и как сотрудника вендора решений по кибербезопасности. И по каждому докладу в конце я расскажу, почему.
-
Turbo ML Conf 2024 — по следам
В формате разбора содержания докладов я, автор канала @borismlsec, приведу три интереснейших из тех, что мне довелось посетить на конференции Turbo ML 2024. Они привлекли меня не только как дата саентиста, но и как сотрудника вендора решений по кибербезопасности. И по каждому докладу в конце я расскажу, почему.
-
Turbo ML Conf 2024 — по следам
В формате разбора содержания докладов я, автор канала @borismlsec, приведу три интереснейших из тех, что мне довелось посетить на конференции Turbo ML 2024. Они привлекли меня не только как дата саентиста, но и как сотрудника вендора решений по кибербезопасности. И по каждому докладу в конце я расскажу, почему.
-
Создание правил SIEM с использованием категорийных моделей
В статье рассказываю о возможности применения концепции категорийных моделей для выявления аномалий в действиях пользователей при помощи SIEM. Модели позволяют описать и использовать профиль типичной активности пользователей и других сущностей. У себя используем их для выявления кражи учетных записей, перемещения по инфраструктуре (lateral movement). Кроме того, именно правила "Первый раз X сделал Y" стали использоваться для прямых уведомлений нашим сотрудникам из SIEM.
-
Создание правил SIEM с использованием категорийных моделей
В статье рассказываю о возможности применения концепции категорийных моделей для выявления аномалий в действиях пользователей при помощи SIEM. Модели позволяют описать и использовать профиль типичной активности пользователей и других сущностей. У себя используем их для выявления кражи учетных записей, перемещения по инфраструктуре (lateral movement). Кроме того, именно правила "Первый раз X сделал Y" стали использоваться для прямых уведомлений нашим сотрудникам из SIEM.
-
Создание правил SIEM с использованием категорийных моделей
В статье рассказываю о возможности применения концепции категорийных моделей для выявления аномалий в действиях пользователей при помощи SIEM. Модели позволяют описать и использовать профиль типичной активности пользователей и других сущностей. У себя используем их для выявления кражи учетных записей, перемещения по инфраструктуре (lateral movement). Кроме того, именно правила "Первый раз X сделал Y" стали использоваться для прямых уведомлений нашим сотрудникам из SIEM.
-
Шифровальщики – волшебные твари и где они обитают
Добрый день, меня зовут Лидия Виткова, я начальник аналитического центра кибербезопасности компании «Газинформсервис» (а еще немножко product owner платформы расширенной аналитики Ankey ASAP). В 2023 году мы в рамках НИОКР , а потом уже и при разработке платформы расширенной аналитики изучали шифровальщиков и разрабатывали модели обнаружения паттернов поведения атак шифровальщиков. Путь был длинным, результатов много, по итогам проекта на Хабре будут две статьи. В этом материале расскажу, что это за волшебные твари – шифровальщики и какие у них в общем и целом манеры. Также предлагаю посмотреть на их эволюцию, так как в историческом контексте становится понятнее, как меняется вредонос и его «поведение».
-
Шифровальщики – волшебные твари и где они обитают
Добрый день, меня зовут Лидия Виткова, я начальник аналитического центра кибербезопасности компании «Газинформсервис» (а еще немножко product owner платформы расширенной аналитики Ankey ASAP). В 2023 году мы в рамках НИОКР , а потом уже и при разработке платформы расширенной аналитики изучали шифровальщиков и разрабатывали модели обнаружения паттернов поведения атак шифровальщиков. Путь был длинным, результатов много, по итогам проекта на Хабре будут две статьи. В этом материале расскажу, что это за волшебные твари – шифровальщики и какие у них в общем и целом манеры. Также предлагаю посмотреть на их эволюцию, так как в историческом контексте становится понятнее, как меняется вредонос и его «поведение».
-
Шифровальщики – волшебные твари и где они обитают
Добрый день, меня зовут Лидия Виткова, я начальник аналитического центра кибербезопасности компании «Газинформсервис» (а еще немножко product owner платформы расширенной аналитики Ankey ASAP). В 2023 году мы в рамках НИОКР , а потом уже и при разработке платформы расширенной аналитики изучали шифровальщиков и разрабатывали модели обнаружения паттернов поведения атак шифровальщиков. Путь был длинным, результатов много, по итогам проекта на Хабре будут две статьи. В этом материале расскажу, что это за волшебные твари – шифровальщики и какие у них в общем и целом манеры. Также предлагаю посмотреть на их эволюцию, так как в историческом контексте становится понятнее, как меняется вредонос и его «поведение».
-
Как сделать персональные отчеты о действиях пользователей в SIEM
Рассказываю об опыте и методологии создания персональных отчетов о действиях сотрудников по событиям из SIEM. У нас они используются для выявления потенциальных захватов учетных записей злоумышленниками при распространении их по корпоративной сети организации (lateral movement).
-
Как сделать персональные отчеты о действиях пользователей в SIEM
Рассказываю об опыте и методологии создания персональных отчетов о действиях сотрудников по событиям из SIEM. У нас они используются для выявления потенциальных захватов учетных записей злоумышленниками при распространении их по корпоративной сети организации (lateral movement).
-
Как сделать персональные отчеты о действиях пользователей в SIEM
Рассказываю об опыте и методологии создания персональных отчетов о действиях сотрудников по событиям из SIEM. У нас они используются для выявления потенциальных захватов учетных записей злоумышленниками при распространении их по корпоративной сети организации (lateral movement).
-
In another form of crowdsourcing, @bforeai is using AI to analyze internet metadata and other datasets to identify anomalies that a predicates to cyber-attacks.
I worry that this approach has the same issue as UEBA: establishing a baseline that includes bad behavior (anomalies) makes it harder to identify those anomalies.
BforeAI's recent $15M funding round should help it avoid this issue while expanding into the US market.
#security #cybersecurity #AI #anomalydetection #anomalies #UEBA #funding #crowdsourcing
-
In another form of crowdsourcing, @bforeai is using AI to analyze internet metadata and other datasets to identify anomalies that a predicates to cyber-attacks.
I worry that this approach has the same issue as UEBA: establishing a baseline that includes bad behavior (anomalies) makes it harder to identify those anomalies.
BforeAI's recent $15M funding round should help it avoid this issue while expanding into the US market.
#security #cybersecurity #AI #anomalydetection #anomalies #UEBA #funding #crowdsourcing
-
In another form of crowdsourcing, @bforeai is using AI to analyze internet metadata and other datasets to identify anomalies that a predicates to cyber-attacks.
I worry that this approach has the same issue as UEBA: establishing a baseline that includes bad behavior (anomalies) makes it harder to identify those anomalies.
BforeAI's recent $15M funding round should help it avoid this issue while expanding into the US market.
#security #cybersecurity #AI #anomalydetection #anomalies #UEBA #funding #crowdsourcing
-
In another form of crowdsourcing, @bforeai is using AI to analyze internet metadata and other datasets to identify anomalies that a predicates to cyber-attacks.
I worry that this approach has the same issue as UEBA: establishing a baseline that includes bad behavior (anomalies) makes it harder to identify those anomalies.
BforeAI's recent $15M funding round should help it avoid this issue while expanding into the US market.
#security #cybersecurity #AI #anomalydetection #anomalies #UEBA #funding #crowdsourcing
-
In another form of crowdsourcing, @bforeai is using AI to analyze internet metadata and other datasets to identify anomalies that a predicates to cyber-attacks.
I worry that this approach has the same issue as UEBA: establishing a baseline that includes bad behavior (anomalies) makes it harder to identify those anomalies.
BforeAI's recent $15M funding round should help it avoid this issue while expanding into the US market.
#security #cybersecurity #AI #anomalydetection #anomalies #UEBA #funding #crowdsourcing
