Уявіть: ваша мережа вже скомпрометована, але жоден традиційний NGFW або AV не подає сигналу. Сучасні атаки — supply chain compromise, living-off-the-land, повільні APT — уникають сигнатурних методів. Ми розробляємо AI-системи кібербезпеки, які аналізують поведінку, а не сигнатури. Це дозволяє виявляти загрози на ранніх стадіях, коли ще можна запобігти збиткам. За понад 5 років ми реалізували 30+ проєктів у finance, industrial та telecom.
Які загрози вирішує AI-кібербезпека?
Network Traffic Analysis (NTA/NDR) будує baseline нормальної поведінки кожного хоста та сервісу: ML-моделі детектують DGA-домени, lateral movement, незвичайні обсяги трафіку, beaconing. Endpoint Detection (EDR) відстежує поведінку процесів: fileless malware, process injection, credential dumping — на основі графів системних викликів. UEBA виявляє аномалії користувачів: нетиповий час роботи, недоступні ресурси, географічно неможливі логіни. Threat Intelligence автоматично корелює події з MITRE ATT&CK і збагачує алерти контекстом. Додатково ми інтегруємо ML-шар з SIEM (Splunk, Elastic), що дозволяє розширити coverage на кореляцію подій безпеки.
Як ми будуємо pipeline виявлення?
Джерела даних: - 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] — з'єднуємо розрізнені сигнали в incident ↓ [Priority Scoring] — CVSS + context ↓ [SOC Analyst Interface / Auto-Response] Чому Graph Neural Network ефективніша за правила?
Найцікавіший кейс — lateral movement. Атакуючий, отримавши доступ до одного хоста, переміщається по мережі до цільових систем. У логах це виглядає як звичайні адміністративні дії: RDP, SMB, WMI, PsExec.
Ми застосували Graph Neural Network (GraphSAGE) на графі, де вузли — хости, ребра — з'єднання за період часу. Атакуючий створює нетипові патерни: короткі ланцюжки між раніше не пов'язаними хостами, з'єднання в нетиповий час. GraphSAGE досягає AUC 0.94 на датасеті DARPA TC — значно краще за правилові детектори (AUC 0.71).
Практичний кейс: APT за 47 днів
Наш клієнт — промислова компанія, гібридна інфраструктура: 1200 хостів, виробничі OT-системи. До впровадження APT-атака розвивалася 47 днів непомітно. З AI-системою та ж атака була б виявлена на кроці lateral movement — незвичайні SMB-з'єднання від хоста бухгалтера до серверів в OT-сегменті детектувалися як аномалія HIGH. Після впровадження нашої системи:
- MTTD скоротився з тижнів до 4 годин
- False positive rate: 2.1 алерту на день (manageable для SOC)
- 3 реальних інциденти за перші 6 місяців, всі на ранніх стадіях
Детальніше про метрики ефективності
Середній MTTD знижений в 80+ разів. Точність детекції (precision) — 92%, recall — 88%. Система генерує в середньому 2–3 алерти на день, з них 95% вимагають уваги аналітика (лише 5% false positives).Що входить в розробку AI-системи?
| Компонент | Результат |
|---|---|
| Аудит інфраструктури | Мапа активів, джерела даних, вузькі місця |
| ML-моделі (NTA, EDR, UEBA) | Baseline + детектори аномалій |
| Correlation Engine | Збірка інцидентів з розрізнених алертів |
| Auto-Response (HIGH/LOW) | Ізоляція хостів, блокування IP, logout |
| Інтеграція з SOC | Інтерфейс аналітика, синтез звітів |
| Документація та навчання | Runbook, модель загроз, доступ до системи |
Порівняння підходів: правила vs ML
| Аспект | Сигнатурний детектор | ML-модель (наша) |
|---|---|---|
| Виявлення zero-day | Ні | Так (аномалії) |
| False positive rate | Низький (якщо правила точні) | 2–3 на день |
| Адаптація до інфраструктури | Ручне налаштування | Автоматичний baseline |
| Покриття MITRE ATT&CK | 30–40% технік | 70–80% |
| Швидкість розгортання | Тижні | 6–10 тижнів (базовий стек) |
Процес роботи
- Аналітика — аудит поточної інфраструктури, збір репрезентативних даних для baseline.
- Проектування — вибір архітектури (централізована/edge), визначення pipeline, підбір моделей.
- Розробка — навчання ML-моделей, налаштування кореляції та auto-response.
- Тестування — A/B-експерименти на історичних даних, validation на свіжих загрозах.
- Деплой — розгортання в production, калібрування threshold, навчання SOC.
Терміни та вартість
Базове NTA + UEBA — від 6 до 10 тижнів. Повний стек з EDR, auto-response та SOC-інтеграцією — від 4 до 8 місяців. Вартість розраховується індивідуально під вашу інфраструктуру. Замовте консультацію — ми оцінимо проєкт і підготуємо комерційну пропозицію.
Наші метрики
- 5+ років досвіду в AI/ML та кібербезпеці
- 30+ впроваджених систем для клієнтів з фінансового, промислового та телеком-секторів
- Середній MTTD скорочено з 14 днів до 4 годин після впровадження
- Гарантуємо відповідність вимогам регуляторів (ISO 27001, PCI DSS)
Як ми підтримуємо систему після впровадження?
ML-моделі дрейфують, тому ми реалізуємо MLOps-пайплайн: автоматичний моніторинг метрик (precision, recall), перенавчання на нових даних та A/B-тестування нових детекторів. Це забезпечує стабільну якість виявлення без участі data scientist. Зв'яжіться з нами — розкажемо, як AI-система закриє ваші поточні прогалини в безпеці.