TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
InfoSec VK Hub

27 Mar, 16:52

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

Prev Next
В новом посте Тимур Лутфуллин, руководитель дежурных смен L1 в SOC, расскажет о том, как его команда перестала тонуть в потоке алертов. Десятки инцидентов в час, работа в разных системах, долгие расследования и лишние коммуникации — с этими вызовами знаком каждый, кто работает в дежурной смене. В материале — опыт внедрения ML в процессы, который изменил подход к обработке инцидентов и освободил время аналитиков.

🔹Наша команда работает 24/7, и нагрузка постоянно растёт: в пиковые периоды поток алертов идёт почти непрерывно, среднее число — десятки в час.
Главные болевые точки были типичными:
аналитик тратит время на переключение между разными системами: логи, доступы, обогащение,
процесс расследования не стандартизирован, сложные кейсы затягиваются.
Взаимодействие со смежными командами, например, антифродом, требует лишних коммуникаций;
пользовательские подтверждения действий
— боты-опросники — создают дополнительный шум.

🔹Чтобы решить эти проблемы, мы сделали ставку на SOAR-систему, которая позволила аналитику работать в едином окне. К нам приходят алерты, сразу обогащаются, и из этого же интерфейса можно проводить реагирование.

🔹Никаких копирований и поиска по разным вкладкам: вся информация о хосте, возможность проверить хэш, связаться с сотрудником в мессенджере или создать задачу в системе тикетинга — всё в одной карточке.

🔹Для ускорения расследования мы добавили встроенные плейбуки и подсказки от внутренней LLM. Нейросеть прямо в карточке алерта даёт описание события на понятном языке и предлагает вердикт. Так аналитик быстрее понимает контекст, особенно в сложных или объёмных срабатываниях.

🔹Следующий шаг — обучение ML-модели на наших данных. Мы отдаём ей все алерты, чтобы она обогащала новые срабатывания информацией из внутренних систем —должность сотрудника, история аналогичных событий — и помогала с предварительным вердиктом. Модель уже используется в нашем боте для подтверждения команд: если пользователь ранее запускал безопасные команды на хосте, ML это запомнит и больше не будет задавать вопросов, сокращая лишние взаимодействия.

🔹Отдельно автоматизировали взаимодействие с антифродом. Раньше приходилось вручную оформлять алерты и ждать ответа. Теперь из SOAR алерт автоматически уходит в общий чат с кнопками «True Positive» / «False Positive», коллеги ставят вердикт, и он возвращается обратно в SOAR — всё закрывается без лишних движений.

🔹Что это дало:

🔹Время жизни алерта — от прихода до полного расследования — сократилось и вышло на стабильные показатели даже при пиковых нагрузках.
🔹Аналитик работает в едином окне, не отвлекаясь на смежные системы.
🔹Реагирование стало унифицированным. Многие действия: блокировка хоста, антивирусная проверка, создание инцидента — выполняются прямо из карточки алерта по нажатию кнопки.
🔹Cнизилось количество ложных срабатываний и ручных подтверждений.
🔹Взаимодействие со смежными подразделениями переведено в автоматический режим — время согласования сократилось с часов до минут.

Конечно, автоматизация не делается раз и навсегда. Мы постоянно дорабатываем правила, обучаем модели и расширяем возможности SOAR. Но полученный результат — наглядный пример того, как грамотное внедрение инструментов и пересмотр процессов помогает команде справляться с растущим потоком событий без потери качества.

#SOC #эксперты #разбор

VK Security | Буст этому каналу!

1.2k 0 17 1 15
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot