Ngân hàng MTS triển khai mạng nơ-ron đồ thị để chống lại các cuộc tấn công mạng
MTS Bank
Ngân hàng MTS đã triển khai một tập hợp các mạng nơ-ron đồ thị (GNN AI) để phát hiện các xâm nhập mà các hệ thống bảo mật cổ điển không thể nhìn thấy, bắt được hơn 90% các kịch bản di chuyển của hacker bên trong mạng. Giải pháp này phân tích mối quan hệ giữa các tài khoản, máy chủ và phiên làm việc, cảnh báo các nhà phân tích chỉ về một vài sự kiện thực sự đáng chú ý mỗi ngày.
MTS Bank đã giới thiệu mạng nơ-ron đồ thị để phát hiện xâm nhập vào cơ sở hạ tầng của mình. Tập hợp mạng nơ-ron của ngân hàng xác định được hơn 90% các kịch bản di chuyển của hacker bên trong mạng mà các hệ thống bảo mật cổ điển không thể nhìn thấy, theo báo cáo của CNews. Các cuộc tấn công mạng hiện đại sử dụng phương pháp "living-off-the-land", trong đó kẻ tấn công bắt chước hành vi của quản trị viên, sử dụng tài khoản hợp pháp và các giao thức chuẩn để không bị phát hiện trong nhiều tháng hoặc nhiều năm. Giải pháp dựa trên đồ thị phân tích mối quan hệ giữa tài khoản, máy chủ và phiên làm việc, phát hiện các cuộc tấn công thông qua chuỗi chuyển tiếp bất thường. Tập hợp này bao gồm năm mô hình chuyên biệt, mỗi mô hình phát hiện một loại bất thường khác nhau và cùng nhau chúng hiếm khi bỏ sót. Thử nghiệm trên dữ liệu một năm đã phát hiện hơn 90% các vectơ di chuyển của hacker "trắng", và tất cả 22 bài kiểm tra thâm nhập cùng một bài tập Red Team đều bị bắt trong giai đoạn di chuyển ngang. Mạng nơ-ron đồ thị bổ sung cho các biện pháp bảo vệ truyền thống như tường lửa và hệ thống chống virus, lấp đầy những điểm mù của chúng. MTS Bank có kế hoạch mở rộng giải pháp trên toàn bộ cơ sở hạ tầng và phát triển phương pháp đồ thị cùng với cộng đồng an ninh thông tin.
Nguồn: CNews —
bản gốc
