Ми розробляємо AI-системи детекції інсайдерських загроз, які знижують середній час виявлення (MTTD) з 85 днів до 7–14 днів. За даними Ponemon Institute, інсайдерські загрози обходяться організаціям у середньому в 15,4 мільйона доларів на рік. Причому 74% інцидентів спричинені недбалістю, а 26% — зловмисними діями, які завдають у 3 рази більшої шкоди. Наш підхід базується на поведінковому аналізі (UEBA) та ансамблі ML-моделей. Це дозволяє скоротити кількість хибних спрацьовувань на 68% порівняно з правиловими SIEM. ML-підхід забезпечує в 3 рази менше false positives та в 3 рази швидше розслідування інцидентів. Зв'яжіться з нами для попередньої оцінки вашого проєкту.
Традиційні DLP та SIEM генерують тисячі алертів на день, оскільки не враховують контекст поведінки конкретного співробітника. Ми вирішуємо цю проблему за допомогою динамічного профайлінгу кожного користувача та сутності. Наша команда має 5+ років досвіду в створенні систем інформаційної безпеки та понад 20 впроваджень для великих enterprise-замовників. Ми гарантуємо точність детекції не менше 95% та надаємо сертифікованих спеціалістів (CISSP, CEH). Повний цикл робіт: від аудиту до підтримки.
Специфіка проблеми
Інсайдер працює з легітимними обліковими даними та має право доступу до даних. Традиційні DLP та SIEM дають величезну кількість false positives саме тому, що не вміють відрізняти нормальну поведінку конкретного співробітника від аномальної.
Три типи інсайдерів з різними патернами:
- Зловмисний: поступова ексфільтрація даних, маскування під нормальну активність, часто перед звільненням.
- Недбалий: випадкові порушення політик, shadow IT, використання особистих хмар.
- Скомпрометований: облікові дані вкрадено, діє зовнішній атакуючий через легітимний акаунт.
Кожен тип вимагає окремої моделі детекції.
Як відрізнити зловмисного інсайдера від недбалого?
Зловмисний інсайдер діє приховано: поступово копіює дані, маскує активність, використовує незвичні канали передачі. Недбалий — порушує політики ненавмисно, наприклад, завантажує дані в особисту хмару. Скомпрометований акаунт видає себе нетиповим часом входу, незвичною геолокацією або частотою запитів. Для кожного типу ми будуємо окрему модель детекції та призначаємо ваги в risk scoring.
Архітектура детекції
User and Entity Behavior Analytics (UEBA) — ядро системи. Профілювання кожного користувача та сутності (сервери, застосунки) на основі телеметрії:
- Endpoint telemetry: файлові операції (читання, копіювання, видалення), запуск застосунків, підключення USB.
- Network activity: DNS-запити, вихідний трафік за напрямками та об'ємами, використання хмарних сервісів.
- Authentication events: час входу, геолокація, пристрої, частота MFA-запитів.
- Application behavior: використання систем, запити до БД, об'єми вивантажуваних даних.
- Communication patterns: email-патерни (об'єм, отримувачі, вкладення), використання месенджерів.
Моделі детекції:
| Загроза | Метод | Сигнали |
|---|---|---|
| Data exfiltration | Isolation Forest + threshold | Різке зростання об'єму вихідних даних |
| Account compromise | LSTM + sequence anomaly | Нетиповий час, геолокація, поведінка |
| Privilege abuse | Graph-based detection | Незвичні патерни доступу до ресурсів |
| Pre-termination exfiltration | Supervised classifier | Патерни звільнюваних співробітників |
| Shadow IT usage | DNS + traffic analysis | Звернення до несхвалених хмарних сервісів |
Risk Scoring Engine — динамічний risk score (0–100) на основі зваженого ансамблю моделей. Фактори, що підвищують score: повідомлення HR про майбутнє звільнення, дисциплінарні стягнення за 90 днів, різка зміна поведінкового патерну, доступ до нетипових даних.
Contextual Investigation — при перевищенні порогу система збирає доказову базу: timeline подій, граф взаємодій, схожі історичні випадки. Це знижує навантаження на SOC-аналітика.
Чому ML-підхід перевершує правила?
Правилові системи вимагають ручного оновлення сигнатур і не адаптуються до індивідуальної поведінки. ML-моделі автоматично навчаються на даних організації, виявляють приховані кореляції. ML-підхід забезпечує в 3 рази менше false positives порівняно з rule-based SIEM. Порівняння:
| Критерій | Rule-based SIEM | ML-підхід |
|---|---|---|
| False positives | Тисячі на день | В 3 рази менше |
| Адаптація до нових загроз | Ручне оновлення | Автоматичне навчання |
| Контекст користувача | Відсутній | Персоналізований профіль |
| Час розслідування інциденту | Години | Хвилини (в 3 рази швидше) |
Збір даних без порушення приватності
Баланс між моніторингом і правами співробітників — критичний. Рекомендований підхід:
- Анонімізація на рівні зберігання: behavioral features зберігаються без прив'язки до імені, деанонімізація тільки за рішенням керівництва та юрвідділу.
- Pseudonymization: risk scores прив'язані до ID, не до особистих даних.
- Audit trail: всі випадки розкриття ідентифікатора логуються.
- Consent framework: співробітники повідомлені про моніторинг корпоративних систем (вимога GDPR).
Інтеграції
- EDR: CrowdStrike Falcon, Microsoft Defender for Endpoint, Carbon Black
- DLP: Symantec DLP, Microsoft Purview
- SIEM: Splunk, IBM QRadar, Microsoft Sentinel
- IAM: Okta, Azure AD, CyberArk
- Email: Microsoft 365, Google Workspace
- HR systems: Workday, SAP HCM (для контексту звільнень/переміщень)
Що входить у роботу
Ми виконуємо проєкт під ключ. Етапи:
- Аудит поточної інфраструктури безпеки та збір вимог.
- Проектування архітектури UEBA та вибір моделей.
- Навчання моделей на історичних даних та налаштування risk scoring.
- Інтеграція з EDR, DLP, SIEM, IAM та HR-системами.
- Розгортання пілотної зони та тестування.
- Навчання SOC-команди та передача документації.
- Постпродакшн супровід та донавчання моделей.
Терміни — від 4 до 8 тижнів залежно від обсягу даних і складності інтеграцій. Вартість впровадження — від $50 000 до $200 000. Зв'яжіться з нами для оцінки вашого проєкту — ми підберемо оптимальну архітектуру під ваш бюджет.
Результати після впровадження
- Зниження MTTD інсайдерських інцидентів: з 85 днів до 7–14 днів.
- Скорочення false positives на 68% відносно rule-based SIEM.
- Покриття векторів інсайдерських загроз: понад 90% відомих патернів.
- ROI: кожен вкладений $1M запобігає $4–8M збитків за галузевими даними.
- Економія на розслідуваннях: до 50% завдяки контекстній інформації.
Виявлення реальних інсайдерів відбувається через кластери аномалій у часі — саме тому ML-підхід принципово перевершує правилові системи. Замовте консультацію — наші експерти дадуть відповіді на запитання та підготують комерційну пропозицію.