SeaLog digitális nyomelemző rendszer Pokó István fejlesztési igazgató
Információvédelem Információs vagyon Fenyegetettségek Külső, belső Elérhetetlenség (CIA) Illetéktelen felhasználás Folyamatosan változó körülmények Új technológiák (felhő, mobilitás, konzumeráció) Új tendenciák a kiberbűnözésben (adathalászat, botnetek, felhő, social engenering )
Mesterséges intelligencia az információbiztonság szolgálatában Védekezési lehetőségek Jogosultságkezelés Adatok titkosítása Határvédelmi eszközök (tűzfal, vírusvédelem, IDS/IPS, ) Folyamatok monitorozása (DLP, logelemzés, )
Mesterséges intelligencia az információbiztonság szolgálatában Irányelv A vállalat működése során a - kockázatkezelés szempontjából - kritikus folyamatok mentén keletkező digitális nyomokat újra feldolgozva megvizsgáljuk, milyen események, tranzakciók történtek, és kiszűrjük belőlük az anomáliákat.
Működés Kockázatok Digitális nyom Kritikus folyamat(ok) Folyamatlépés Állapot Napló Adatok Informatikai támogató funkciók
Mesterséges intelligencia az információbiztonság szolgálatában Digitális nyom Az összes fontos információ összegyűjtése (digitális nyomok) Naplóadatok: eszköz; rendszer; alkalmazás; biztonsági operatív tranzakciós adatok jogosultságok helyszín és pozícióadatok
Mesterséges intelligencia az információbiztonság szolgálatában Jelentősége Nyomon lehet követni: ki/mi, mikor, mit csinált, milyen adatokat manipulált, milyen eszközökkel, milyen működési környezetben. Ellenőrizni lehet: A lezajló események megfeleltek-e a releváns külső vagy belső előírásoknak?
SeaLog Enterprise Logikai Architektúra GYŰJTÉS FELDOLGOZÁS STANDARD ELEMZÉS HASONLÓSÁG- ELEMZÉS Gyanú osztályok ESZKÖZÖK SeaLog Koncentrátor Betöltő sémák Meta adatok Korreláció elemzés Riport minták Riasztások Lekérdezések/Jelentések Trend analízis IDMEF konverzió Szabály menedzsment Incidens kezelés ADAT- BÁNYÁSZAT SeaLog Központi Interfész SeaLog Adattárház Adatpiac Adatpiac Szabály alkotás Predikció Adatpiac 8.
És még törvényi, biztonsági és egyéb szabályozási megfelelőség, audit támogatás, kötelező adatszolgáltatási rendszerek Mesterséges intelligencia az információbiztonság szolgálatában Felhasználási lehetőségek IT célú üzemeltetés támogatás, rendszerfelügyelet, IT biztonság, SLA Üzleti célú csalásfelderítés, belső kontroll megszegése, HR kockázatkezelés, ellenőrizhetőség Műszaki célú gyártósor monitoring, környezetvédelem kontrolling, termelőrendszer rendelkezésre állás, meghibásodás, teljesítmény, kihasználtság
Mesterséges intelligencia az információbiztonság szolgálatában Nyomelemző sajátosságai Időben elhúzódó folyamatok összetett vizsgálata Különböző digitális nyomok összekapcsolása A rejtett összefüggések elemzése Automatikus szabály felismerés, előrejelzés Adattárházi technológiák alkalmazása Specifikus adatpiacok
Mesterséges intelligencia az információbiztonság szolgálatában Köszönöm a figyelmet!
Mesterséges intelligencia az információbiztonság szolgálatában GOP-1.3.1-10/A2 Nyomelemző logikai felépítése