Гарда NDR противостоит даже сложно детектируемым сетевым угрозам

Эксперты группы компаний «Гарда» добавили в перечень инструментов системы NDR модель машинного обучения для выявления обращений к центрам управления ботнетов (Command&Control Center, С&C) с поддержкой автокорреляции.

Технология позволяет выявлять повторяющиеся последовательности из нескольких уникальных запросов ботов к их центрам управления. Система выявляет скрытые зависимости в сетевом трафике, более точно определяет аномалии, которые указывают на присутствие ботов и их активность в сети. В результате, «Гарда NDR» применима для противодействия даже сложно детектируемым сетевым угрозам.

Модель устойчива к шифрованию и поддерживает детектирование даже при использовании туннелей DNS-over-HTTPs.

«В 2021 мы выпустили первую версию поведенческих ML-моделей (моделей машинного обучения) и приняли стратегическое решение развивать несигнатурные методы выявления угроз и аномалий, которые являются ключевым элементом функциональности для NTA/NDR-решений, – отметил руководитель разработки продукта «Гарда NDR» Павел Шубин. – С того момента ML-модели «Гарда NDR» существенно эволюционировали, сейчас они способны выявлять даже неочевидные отклонения поведения устройств и пользователей, которые нельзя определить другими методами. Поведенческие модели (профилирование) с учетом постоянно возрастающей сложности атак по-прежнему остаются наиболее действенным инструментом их детектирования».

«Сейчас мы ясно пониманием, что российский подход к NTA-решениям, основанный на сочетании IDS и DPI, устарел и не отвечает задачам рынка и актуальному ландшафту угроз. Мы постоянно совершенствуем ML-модели и выпустили новую модель для детектирования обращений к C&C, которая позволяет детектировать маскирующиеся последовательности из нескольких уникальных "отстуков"», – добавил руководитель продукта «Гарда NDR» Станислав Грибанов.