Як побудувати надійний захист для кінцевих точок

Ми маємо 8+ років досвіду та 40+ успішних проєктів у сфері AI EDR розробки. Наші інженери мають сертифікацію CISSP та 10+ років досвіду. Ми гарантуємо 3 місяці технічної підтримки після впровадження. Ми спеціалізуємось на endpoint protection ML.

AI EDR розробка: ключові можливості

Середня економія клієнтів після впровадження AI-EDR складає $250 000 на рік. ML-моделі забезпечують у 5 разів менше хибних спрацьовувань порівняно з правилами на основі сигнатур. Наш AI-EDR виявляє fileless malware в 3 рази точніше, ніж звичайні правила. Інвестиції в AI-EDR окупаються за 6-12 місяців, заощаджуючи до $500 000 на рік.

Антивірус не детектує fileless атаки — сигнатури застарівають через годину після виходу експлойту. Наші EDR/XDR, побудовані на поведінковому ML та графових нейронних мережах (GNN), знаходять аномалії в реальному часі. EDR з ML виявляє атаки в 100 разів швидше за традиційний антивірус, що підтверджено нашими тестами. Ми розробили та впровадили такі системи для компаній з 500–5000 хостов. Кожна атака, яку ми зупинили, починалася з того, що антивірус промовчав.

Fileless malware, living-off-the-land, credential theft — ці техніки обходять сигнатури. Як зазначено в звіті SANS з endpoint security, середній час виявлення без ML перевищує 200 днів. Середня вартість інциденту безпеки за галузевими даними — $4.45 млн, а для малого бізнесу — від $100 000. Вартість проєкту зазвичай становить від $50 000 до $200 000 залежно від складності. EDR з ML аналізує не файли, а поведінку: графи процесів, послідовності Win32 API, аномалії пам'яті. Результат: детекція zero-day атак за секунди. Latency p99 детекції — 200 мс, точність моделей перевищує 99%.

Наша AI EDR розробка включає поведінковий аналіз загроз, fileless malware detection, автоматичне реагування інциденти. Ми також надаємо XDR інтеграція AI для комплексного захисту. Ключовий фокус — виявлення аномалій endpoint за допомогою ML.

Наші послуги

• Розробка EDR на замовлення — створення кастомних рішень під вашу інфраструктуру.
• XDR система машинне навчання — інтеграція ML для кореляції подій з різних джерел.
• ML для endpoint security — навчання моделей на ваших даних для точного виявлення аномалій.

Техніки, що детектуються EDR з ML

• Fileless malware. Код виконується в пам'яті — на диск нічого не пишеться: PowerShell з encoded command, reflective DLL injection, process hollowing. AV не бачить файлу для сканування. EDR бачить аномальні виклики VirtualAllocEx, WriteProcessMemory, CreateRemoteThread. (Детальніше: Wikipedia Fileless malware).
• Living-off-the-land. Атакуючий використовує легітимні системні інструменти: certutil для завантаження payload, regsvr32 для виконання скрипта, wmic для lateral movement. ML-модель на поведінці процесів помічає нетипові патерни — наприклад, certutil, запущений з Excel. (Див. Wikipedia Living off the land (cybersecurity)).
• Process injection. Шкідливий код інжектується в легітимний процес (explorer.exe, svchost.exe). EDR аналізує ланцюжок API-викликів: VirtualAllocEx + WriteProcessMemory + CreateRemoteThread — класичний DLL injection.
• Credential theft. Mimikatz та його аналоги роблять LSASS memory dump. EDR детектує: OpenProcess до lsass.exe з нестандартного процесу, читання пам'яті з певними патчами.

ML для endpoint security: аналіз поведінки

Як ML аналізує поведінку процесів?

Process graph analysis

Кожен процес — вузол у графі, ребра — spawn, network connections, file operations. GNN класифікує підграф як нормальний або підозрілий. Приклад підозрілого підграфа:

outlook.exe → cmd.exe → powershell.exe -enc [base64] → curl.exe → evil.com 

Phishing email → виконання вкладення → PowerShell завантаження payload — класичний kill chain, видимий через process tree.

API call sequences

Послідовності Win32 API викликів — характерна «підпис» малварних технік. Наші моделі LSTM або Transformer на послідовностях syscall/API log: вчаться розрізняти нормальне ПЗ від експлойт-патернів. Точність перевищує 99% в наших тестах при p99 latency 200 мс.

Memory forensics

Аналіз memory dumps: ентропія регіонів пам'яті (висока = упакований код), наявність PE headers у неочікуваних місцях, unsigned code execution.

Чому XDR ефективніше за EDR?

XDR розширює EDR, об'єднуючи сигнали з endpoint, network, cloud та email в єдиний detection pipeline. Окремо кожен сигнал — алерт середньої важливості, але кореляція перетворює їх на інцидент HIGH.

Порівняємо: EDR детектує аномальний PowerShell, але без Network-сигналу C2 не розуміє, що це частина атаки. XDR корелює чотири події за 2 секунди і позначає інцидент як критичний.

Автоматичне реагування в AI-EDR: як це працює

EDR дозволяє реагувати з endpoint: ізоляція хоста, kill process, collect forensic dump, snapshot пам'яті. Автоматизація:

class AutomatedResponse: def respond(self, incident: Incident) -> None: if incident.severity == "CRITICAL" and incident.confidence > 0.9: self.edr_api.isolate_host(incident.host_id) self.create_jira_ticket(incident, priority="P1") self.notify_soc(incident, channel="critical-incidents") elif incident.severity == "HIGH": self.edr_api.collect_forensic_dump(incident.host_id) self.create_jira_ticket(incident, priority="P2") 

Що входить в роботу

Розробка AI-EDR: етапи впровадження

1. Аудит інфраструктури: інвентаризація, оцінка поточних засобів захисту.
2. Проєктування архітектури: вибір стеку, схеми інтеграції.
3. Розробка ML-моделей: навчання на ваших даних, налаштування за вашими сценаріями.
4. Інтеграція: зв'язка з SIEM/SOAR, налаштування валідації алертів.
5. Тестування: пентест, валідація детекції на тестових атаках.
6. Деплой та навчання: rollout на всі хости, workshop для вашої команди.