Машинное обучение в информационной безопасности

ML-технологии позволяют создавать интеллектуальные системы, способные адаптироваться к новым видам атак и обучаться на опыте прошлых инцидентов. Это повышает эффективность службы ИБ, позволяет быстро реагировать на угрозы и минимизировать потенциальные риски. Но технологии машинного обучения активно используют и киберпреступники, а значит, нужны соответствующие методы защиты.

Мы стремимся к тому, чтобы наши продукты автоматически предотвращали и выявляли угрозы, а также реагировали на них. ML-модели в продуктах Positive Technologies непрерывно обучаются на основе собственной экспертизы и данных пользователей, в том числе самостоятельно. Благодаря машинному обучению подразделения ИБ избавляются от повторяющихся задач, аналитики получают полезные сведения для поиска угроз, а менеджеры могут эффективно распределять приоритеты для устранения слабых мест в защите инфраструктуры.

Мы разработали ML-модели, которые обнаруживают наиболее опасные тактики хакеров:

Работа средств защиты начинается с получения первичных данных: журналов, трафика, исполняемых файлов и прочего. Эту информацию необходимо привести к единому формату, на основе которого можно обнаруживать атаки, выявлять инциденты ИБ и проводить расследования. Машинное обучение нужно применять на каждом из этапов — от работы с сырыми данными до создания карточек инцидентов.