Представьте: ваша сеть уже скомпрометирована, но ни один традиционный NGFW или AV не подаёт сигнала. Современные атаки — supply chain compromise, living-off-the-land, медленные APT — уходят от сигнатурных методов. Мы разрабатываем AI-системы кибербезопасности, которые анализируют поведение, а не сигнатуры. Это позволяет обнаруживать угрозы на ранних стадиях, когда ещё можно предотвратить ущерб. За более чем 5 лет мы реализовали 30+ проектов в finance, industrial и telecom.
Какие угрозы решает AI-кибербезопасность?
Network Traffic Analysis (NTA/NDR) строит baseline нормального поведения каждого хоста и сервиса: ML-модели детектируют DGA-домены, lateral movement, необычные объёмы трафика, beaconing. Endpoint Detection (EDR) отслеживает поведение процессов: fileless malware, process injection, credential dumping — на основе графов системных вызовов. UEBA выявляет аномалии пользователей: нетипичное время работы, недоступные ресурсы, географически невозможные логины. Threat Intelligence автоматически коррелирует события с MITRE ATT&CK и обогащает алерты контекстом. Дополнительно мы интегрируем ML-слой с SIEM (Splunk, Elastic), что позволяет расширить coverage на корреляцию событий безопасности.
Как мы строим pipeline обнаружения?
Источники данных: - Syslog/SIEM (Splunk, Elastic) - Network flow (NetFlow/IPFIX) - EDR telemetry (CrowdStrike, Wazuh) - Cloud audit logs (AWS CloudTrail, Azure Monitor) ↓ [Normalisation & Enrichment] ↓ [ML Anomaly Detection Layer] - Isolation Forest для network anomalies - LSTM для temporal sequence anomalies - GNN для lateral movement detection ↓ [Correlation Engine] — соединяем разрозненные сигналы в incident ↓ [Priority Scoring] — CVSS + context ↓ [SOC Analyst Interface / Auto-Response] Почему Graph Neural Network эффективнее правил?
Самый интересный кейс — lateral movement. Атакующий, получив доступ к одному хосту, перемещается по сети к целевым системам. В логах это выглядит как обычные административные действия: RDP, SMB, WMI, PsExec.
Мы применили Graph Neural Network (GraphSAGE) на графе, где узлы — хосты, рёбра — соединения за период времени. Атакующий создаёт нетипичные паттерны: короткие цепочки между ранее не связанными хостами, соединения в нетипичное время. GraphSAGE достигает AUC 0.94 на датасете DARPA TC — значительно лучше правиловых детекторов (AUC 0.71).
Практический кейс: APT за 47 дней
Наш клиент — промышленная компания, гибридная инфраструктура: 1200 хостов, производственные OT-системы. До внедрения APT-атака развивалась 47 дней незаметно. С AI-системой та же атака была бы обнаружена на шаге lateral movement — необычные SMB-соединения от хоста бухгалтера к серверам в OT-сегменте детектировались как аномалия HIGH. После внедрения нашей системы:
- MTTD сократился с недель до 4 часов
- False positive rate: 2.1 алерта в день (manageable для SOC)
- 3 реальных инцидента за первые 6 месяцев, все на ранних стадиях
Подробнее о метриках эффективности
Средний MTTD снижен в 80+ раз. Точность детекции (precision) — 92%, recall — 88%. Система генерирует в среднем 2–3 алерта в день, из них 95% требуют внимания аналитика (только 5% false positives).Что входит в разработку AI-системы?
| Компонент | Результат |
|---|---|
| Аудит инфраструктуры | Карта активов, источники данных, узкие места |
| ML-модели (NTA, EDR, UEBA) | Baseline + детекторы аномалий |
| Correlation Engine | Сборка инцидентов из разрозненных алертов |
| Auto-Response (HIGH/LOW) | Изоляция хостов, блокировка IP, logout |
| Интеграция с SOC | Интерфейс аналитика, синтез отчётов |
| Документация и обучение | Runbook, модель угроз, доступ к системе |
Сравнение подходов: правила vs ML
| Аспект | Сигнатурный детектор | ML-модель (наша) |
|---|---|---|
| Обнаружение zero-day | Нет | Да (аномалии) |
| False positive rate | Низкий (если правила точные) | 2–3 в день |
| Адаптация к инфраструктуре | Ручная настройка | Автоматический baseline |
| Покрытие MITRE ATT&CK | 30–40% техник | 70–80% |
| Скорость развёртывания | Недели | 6–10 недель (базовый стек) |
Процесс работы
- Аналитика — аудит текущей инфраструктуры, сбор репрезентативных данных для baseline.
- Проектирование — выбор архитектуры (централизованная/edge), определение pipeline, подбор моделей.
- Разработка — обучение ML-моделей, настройка корреляции и auto-response.
- Тестирование — A/B-эксперименты на исторических данных, validation на свежих угрозах.
- Деплой — развёртывание в production, калибровка threshold, обучение SOC.
Сроки и стоимость
Базовое NTA + UEBA — от 6 до 10 недель. Полный стек с EDR, auto-response и SOC-интеграцией — от 4 до 8 месяцев. Стоимость рассчитывается индивидуально под вашу инфраструктуру. Закажите консультацию — мы оценим проект и подготовим коммерческое предложение.
Наши метрики
- 5+ лет опыта в AI/ML и кибербезопасности
- 30+ внедрённых систем для клиентов из финансового, промышленного и телеком-секторов
- Средний MTTD сокращён с 14 дней до 4 часов после внедрения
- Гарантируем соответствие требованиям регуляторов (ISO 27001, PCI DSS)
Как мы поддерживаем систему после внедрения?
ML-модели дрейфуют, поэтому мы реализуем MLOps-пайплайн: автоматический мониторинг метрик (precision, recall), переобучение на новых данных и A/B-тестирование новых детекторов. Это обеспечивает стабильное качество обнаружения без участия data scientist. Свяжитесь с нами — расскажем, как AI-система закроет ваши текущие пробелы в безопасности.