MTS Bank zet grafneurale netwerken in om cyberaanvallen te bestrijden

MTS Bank heeft graph neural networks geïntroduceerd om indringing in zijn infrastructuur te detecteren. Het ensemble van neurale netwerken van de bank identificeert meer dan 90% van de hackeraanvalscenario's binnen het netwerk die voor klassieke beveiligingssystemen onzichtbaar zijn, zo meldt CNews. Moderne cyberaanvallen maken gebruik van de living-off-the-land-benadering, waarbij aanvallers het gedrag van beheerders nabootsen, gebruikmakend van legitieme accounts en standaardprotocollen om maanden of jaren onopgemerkt te blijven. De op grafieken gebaseerde oplossing analyseert de relaties tussen accounts, servers en sessies, en onthult aanvallen via ketens van atypische overgangen. Het ensemble bestaat uit vijf gespecialiseerde modellen, die elk een ander type anomalie opvangen, en samen falen ze zelden. De pilot over een jaar aan gegevens detecteerde meer dan 90% van de bewegingsvectoren van 'witte' hackers, en alle 22 penetratietests en één Red Team-oefening werden onderschept tijdens de laterale bewegingsfase. Graph neural networks vullen traditionele verdedigingsmechanismen zoals firewalls en antivirussystemen aan, en vullen hun blinde vlekken aan. MTS Bank is van plan de oplossing op te schalen naar zijn volledige infrastructuur en de grafiekbenadering te ontwikkelen met de informatiebeveiligingsgemeenschap.