Руководитель проектного обучения: Лукичев Алексей Андреевич

Заказчик проекта: Промышленные предприятия
Поисково-аналитическая система, позволяющая обнаружить отклонения от нормального поведения пользователя, по итогу разработки будет иметь ряд следующих функций:

• Определения последовательностей запросов по поиску информации в БД, конкретными пользователями
• Обнаружение злоупотреблений правами привилегированными учетными записями;
• Установление ошибок при настройке правил доступа сотрудников (предоставлена возможность к просмотру и/или редактированию конфиденциальной информации);
• Обнаружение подозрительного времени подключения и геолокации пользователя;
• Выявление скомпрометированных учетных записей.
• Поиск шаблонов активности и математически значимые отклонения в пользовательском поведении (использование подозрительных приложений, операции поиска файлов) основываясь на исторических исходных данных

За счет обучения нейронной сети на примере длительного промежутка времени действиями конкретного пользователя, данная система будет иметь коэффициент уровня безопасности выше, чем у аналогичных.
С каждым годом злоумышленники стали все эффективнее скрывать свою деятельность. На данный момент, уровень безопасности базы данных занимает ключевое место на предприятиях. Многие из них стараются повысить этот уровень путем анализа аномального поведения пользователя с помощью искусственного интеллекта.

В ответ индустрия информационной безопасности увидела новый спрос на поведенческий анализ (UBA), который занимается разбором всех действий, связанных с конкретными пользователями, включая анализ обрабатываемых пользователями данных, контроль используемых ими устройств, мониторинг происходящих процессов и работающих приложений, учет сетевого взаимодействия пользователей и т.д.

Здесь важно понимать, что классический алгоритм «собрать журналы — написать правило корреляции – настроить дашборд» для мониторинга поведения пользователей уже плохо работает. Да, можно использовать самописные правила корреляции, но нужно, во-первых, разработать и затем поддерживать их работу, а, во-вторых, нужно понимать – куда смотреть и что именно искать. UBA позволяет шагнуть немного дальше и обнаруживать подозрительное поведение пользователей, которое выпадает из поля зрения SIEM-решений

Особенностью разрабатываемой системы является обучение нейронной сети на длительном участке времени по примерам конкретного пользователя, что позволяет снизить вероятность ошибки, повысить функционал, чего нет в существующих аналогов.
Создание системы на основе искусственного интеллекта для анализа поведения и проверки действий пользователя в базе данных. Всё это повысит уровень безопасности предприятий, защитит от копирования, изменения и воровства ключевых данных.

На страницу проекта