Зачем вообще анализировать атакующие действия, если есть антивирус?
Если коротко — потому что антивирус и классические средства защиты видят только «симптомы», а не саму логику атаки. Алгоритмы анализа атакующих действий пытаются понять, что делает злоумышленник в динамике: как он заходит в систему, куда двигается, какие привилегии наращивает и как маскируется. За последние три года, по данным Verizon DBIR и отчётов ENISA, доля сложных атак с несколькими этапами (initial access → lateral movement → data exfiltration) превысила 60–65 %, а среднее время присутствия злоумышленника в сети до обнаружения всё ещё колеблется в районе 20–24 дней. Любой «слепой» пропуск на раннем этапе означает, что вся дальнейшая деятельность атакующего останется под радаром; поэтому простого набора сигнатур давно недостаточно, нужны системы и алгоритмы анализа атакующих действий в информационной безопасности, которые смотрят на картину целиком.
Как изменился ландшафт атак за 2022–2024 годы
Если опираться на глобальные отчёты (IBM Cost of a Data Breach, Verizon DBIR, Mandiant) и публичные инциденты, картина за последние три года выглядит довольно показательно. В 2022 году средняя стоимость утечки данных по оценке IBM составляла около 4,35 млн долларов, в 2023 — уже 4,45 млн, а в отчёте за 2024 год — примерно 4,88 млн долларов. Одновременно росло и число инцидентов: ENISA отмечала ежегодный прирост успешных кибератак на 10–15 % в Европе, а крупные провайдеры SOC отчитывались, что доля атак с использованием легитимных инструментов администрирования (PowerShell, WMI, PsExec) превысила 40 % от всех обнаруженных сложных вторжений. То есть, чем «тише» работал атакующий, тем сложнее его было поймать без анализа последовательности действий.
На практике это вылилось в рост интереса к программному обеспечению для анализа атакующих действий и выявления вторжений, которое не ограничивается простым сопоставлением логов с известными паттернами. Организации стали массово собирать телеметрию с рабочих станций, серверов, облака и сетевой инфраструктуры, а затем передавать её в корпоративные решения SIEM с алгоритмами анализа атакующих действий. Именно там, на уровне корреляции и поведенческих моделей, сегодня принимается основная часть решений: это реальная реакция рынка на тот факт, что количество успешных атак продолжает расти, а кадровый голод в области ИБ не позволяет просто «нанять ещё 20 аналитиков» и решить проблему человеком.
Что такое алгоритмы анализа атакующих действий простыми словами
Если отбросить академические формулировки, алгоритмы анализа атакующих действий — это набор логики, который превращает сырые события (лог входа, сетевое соединение, запуск процесса) в осмысленные гипотезы о поведении злоумышленника. Представьте камеру наблюдения, которая видит не только один кадр (кто-то подошёл к двери), а цепочку: человек подошёл не к той двери, задержался, попытался подобрать ключ, потом обошёл здание, нашёл окно без решётки и только тогда вошёл внутрь. В мире ИБ это выглядит как последовательность логов: неудачная аутентификация из необычной страны → успешный вход с того же IP → запрос к каталогу пользователей → попытки подключиться по RDP ко внутренним серверам. Алгоритм пытается «склеить» эти куски и сказать: перед нами не легитимная работа администратора, а, с высокой вероятностью, развитие атаки.
С современными скоростями генерации логов (у крупного банка это десятки миллиардов событий в сутки, у среднего предприятия — сотни миллионов) такой анализ в ручном режиме становится абсурдным. По оценкам различных SOC-провайдеров, один аналитик уровня L1 может физически просмотреть и осознанно обработать не более 300–500 алертов в смену, в то время как типичная организация получает 5–20 тысяч срабатываний в день. Алгоритмический анализ нужен, чтобы отсечь шум, объединить связанные события в один инцидент и подсветить только действительно подозрительные цепочки.
Ключевые подходы: от правил до машинного обучения
1. Правила корреляции и сигнатуры
Самый старый, но до сих пор крайне полезный подход — это сигнатуры и правила корреляции. Сигнатура — это заранее известный «рисунок» атаки: конкретный набор полей в пакете, последовательность команд, хеш файла. Правило корреляции описывает не один артефакт, а связку событий во времени: например, если один и тот же пользователь за 5 минут дважды ошибся паролем из России, а потом успешно вошёл из другой страны и через 10 минут инициировал массовое скачивание данных — это повод сгенерировать инцидент. Технически это реализуется в SIEM как язык правил (KQL, SPL, DSL конкретного вендора), где описываются условия и временные окна.
Преимущество такого подхода в предсказуемости и прозрачности: аналитик чётко понимает, почему сработало правило, и может быстро его адаптировать под новый вариант угрозы. Минус — ограниченная «фантазия»: если злоумышленник немного изменил последовательность действий или работает медленно, растягивая всё на дни, простой набор правил может не сложить это в единую картину. Именно поэтому современные программные решения стали дополнять сигнатуры алгоритмами поведенческого анализа и графовыми моделями.
2. Поведенческий анализ и «нормальный профиль»
Поведенческие алгоритмы исходят из другой идеи: сначала давайте поймём, что для пользователя, хоста или службы считается нормой, а затем будем искать отклонения. Например, бухгалтер обычно работает с 9 до 18, заходит только с корпоративного ноутбука из московского офиса и обращается к 5–7 бизнес-приложениям. Если внезапно тот же аккаунт начинает авторизовываться в 3 часа ночи из другой страны, подключается по SSH к серверам разработки и скачивает дампы БД, алгоритм фиксирует аномалию. Для обучения «нормального» профиля используют статистику за несколько недель или месяцев, рассчитывая базовые метрики: среднее число логинов в день, типовые IP-диапазоны, объем переданных данных, типичные команды и маршруты.
За 2022–2024 годы почти все крупные вендоры продвинулись в сторону внедрения UEBA (User and Entity Behavior Analytics). По данным Gartner и публичных опросов, к 2024 году около 40–45 % компаний с выручкой выше 1 млрд долларов уже используют поведенческий анализ как минимум для привилегированных пользователей. Это прямой ответ на рост атак с использованием похищенных учётных данных: по Verizon DBIR 2023, в 49–54 % инцидентов фигурируют скомпрометированные аккаунты, и классические сигнатуры просто не видят «законный» вход под правильным логином, если не анализировать контекст.
3. Графовые модели и анализ путей атаки
Следующий уровень — моделирование инфраструктуры и действий атакующего в виде графа: узлы — это пользователи, хосты, сервисы, учётные записи, а рёбра — связи и события (логин, сетевое соединение, передача файла, изменение прав). В такой постановке задача алгоритмов анализа атакующих действий превращается в поиск подозрительных путей по графу: если учётная запись из зоны «низкий риск» вдруг за короткое время получает доступ к сегменту с критичными данными, да ещё и через промежуточные хосты, которые ранее не использовались, это можно заметить даже без явной сигнатуры.
На практике это роднит такие системы с инструментами, моделирующими kill chain или MITRE ATT&CK. Многие корпоративные решения SIEM с алгоритмами анализа атакующих действий за последние три года внедрили визуализацию «цепочек атаки», где платформа автоматически группирует события в стадии: initial access, execution, persistence, privilege escalation, lateral movement, exfiltration. В 2024 году несколько крупных вендоров отчитались, что использование таких графовых моделей позволило сократить среднее время расследования сложного инцидента на 30–40 %, просто за счёт того, что аналитик видит всю историю на одной диаграмме, а не в виде тысячи разрозненных логов.
4. Машинное обучение и детектирование аномалий
Машинное обучение в анализе атакующих действий работает в основном в двух форматах: классическое детектирование аномалий (unsupervised / semi-supervised) и классификация известных паттернов (supervised). В первом случае алгоритм «учится» на потоке обычных событий и пытается отлавливать редкие, нетипичные паттерны (неожиданные комбинации атрибутов, временные сдвиги, необычные объёмы данных). Во втором — система тренируется на размеченных примерах атак и нормального поведения, после чего классифицирует новые цепочки.
Практика показывает, что полностью «магическое» ML-решение без участия экспертов не работает: по оценкам ряда SOC в 2022–2024 годах, сырые ML-модели на старте давали до 80–90 % ложноположительных срабатываний, пока не были адаптированы под конкретную инфраструктуру. Тем не менее, там, где МL встроено в чёткий процесс (тюнинг, обратная связь от аналитиков, регулярное дообучение), удаётся сократить шум на 20–30 % и при этом поймать редкие, нестандартные атаки, которые не описаны известными сигнатурами. Особенно это заметно в облачных средах, где паттерны использования ресурсов часто отличаются от классического on-prem.
Реальные кейсы: как алгоритмы выручают (и когда подводят)
Кейс 1: подпольный майнинг и «дешёвая» атака с дорогими последствиями
Один из показательных инцидентов в крупной розничной сети случился в 2023 году. Злоумышленники получили доступ к одному из серверов приложений через уязвимое веб-приложение и попытались развернуть майнинговый софт. На уровне отдельных логов это выглядело довольно безобидно: пара странных HTTP-запросов, скачивание бинарника, запуск процесса с неприметным именем. Антивирус ничего подозрительного не нашёл — сигнатур под конкретный билд не было, да и сам бинарник был упакован. Спасло компанию то, что в их SIEM уже были включены поведенческие алгоритмы.
Алгоритм заметил, что сервер приложений внезапно начал генерировать стабильную и нетипично высокую нагрузку на CPU и сетевой трафик в сторону внешнего IP, который ранее в логах не фигурировал. При этом ни один релиз или обновление на сервер в этот период не выкатывались. Модель отметила отклонение от нормального профиля и подняла инцидент по категории «возможное компрометирование хоста». По результатам расследования выяснилось, что за два дня до детекта компания уже понесла дополнительные расходы на инфраструктуру в облаке, а по оценке финансовой службы, ещё неделя такой нагрузки стоила бы десятки тысяч долларов. Формально это не самая «сложная» атака, но без алгоритмов анализа атакующих действий она, скорее всего, осталась бы незамеченной значительно дольше.
Кейс 2: кража данных через легитимные VPN и «тихое» боковое движение
Другой случай, о котором рассказывали специалисты одного из международных SOC, произошёл в 2022–2023 годах у промышленной компании. Злоумышленники купили на чёрном рынке учётные данные сотрудника, который регулярно подключался к корпоративному VPN. После успешного входа атака развивалась чрезвычайно аккуратно: никакого резкого сканирования сети, только точечные подключения к паре файловых серверов, раз в день небольшие выгрузки данных, всё — из легитимного клиента VPN. На уровне одиночных логов это выглядело как обычная работа человека, просто «чуть более активного» в необычное время.
Здесь свою роль сыграли графовые модели и UEBA. Алгоритм увидел, что аккаунт, который раньше взаимодействовал только с офисным сегментом и несколькими стандартными папками, начал выстраивать новые связи в графе: обращения к серверам, к которым ранее не подключался ни сам пользователь, ни его рабочая группа; появление периодических ночных сессий; рост объёмов передаваемых данных. По совокупности метрик поведенческий профиль сдвинулся за порог «нормы», и инцидент был отправлен аналитикам на разбор. По оценке отчёта уже постфактум, без таких алгоритмов и с учётом средней задержки обнаружения (по статистике Mandiant за те годы это порядка 16–21 дня) злоумышленники могли бы находиться в сети ещё несколько недель и унести существенно больше данных, чем те несколько десятков гигабайт, которые успели выгрузить.
Кейс 3: когда ML-система «завалила» SOC ложными тревогами
Не все истории успеха одинаково успешны. В одной из финансовых организаций в 2024 году при развертывании новой платформы с модулем ML-детекции произошла обратная ситуация. Поставщик уверял, что его программное обеспечение для анализа атакующих действий и выявления вторжений способно сразу после включения автоматически фильтровать до 95 % «шума». В реальности после активации поведенческих моделей SOC получил лавину из нескольких тысяч дополнительных алертов в сутки. Причина оказалась банальной: обучение проходило на неполных данных в пилотном сегменте, а в продуктиве сотрудники работали иначе — гибридный формат, командировки, нестандартные графики. Модель воспринимала реальные рабочие сценарии как аномалии и сигнализировала о каждой.
Выход нашёлся классический: ограничили применение ML-триггеров только критичными зонами, пересобрали базовые профили на полной выборке событий за несколько недель и встроили обратную связь аналитиков (mark as benign / confirmed threat). Через пару месяцев уровень ложных срабатываний удалось снизить почти вдвое, а некоторые чётко повторяющиеся паттерны легли в основу статических правил. Этот кейс хорошо демонстрирует, что даже продвинутые алгоритмы анализа атакующих действий требуют времени, данных и дисциплины настройки — без этого они легко превращаются в ещё один источник «шума», а не в помощника.
Технические детали: из чего вообще строится анализ
Блок 1. Сбор и нормализация телеметрии
Технически вся магия начинается далеко не с машинного обучения, а с банальной, но жизненно важной задачи — собрать, нормализовать и обогатить данные. Типичный современный стек включает логи аутентификации (AD, IdP, VPN), журналы приложений, сетевую телеметрию (NetFlow, PCAP на критичных узлах), события с рабочих станций и серверов (EDR/AV), а также данные из облачных платформ (CloudTrail, Activity Logs и т.п.). В 2022–2024 годах объём этих данных стабильно рос: по оценкам некоторых облачных провайдеров, средняя организация среднего размера генерирует от 1 до 5 ТБ логов в месяц, а крупные предприятия — десятки терабайт. Без автоматической фильтрации и приведения к единому формату (например, ECS, CEF, JSON-схемы) никакие алгоритмы просто не смогут работать, потому что не будет единых полей для корреляции.
Блок 2. Корреляционные движки и временные окна
Внутри SIEM или специализированной платформы критической частью являются движки корреляции. Они отвечают за то, чтобы не просто заметить одиночное событие (скажем, запуск PowerShell), а понять, было ли до этого нетипичное скачивание файла из интернета, смена прав и последующие подключения по сети. Для этого используют временные окна (5 минут, 1 час, 24 часа) и ключи связи (идентификатор пользователя, хост, IP-адрес, сессия). Алгоритмы сканируют поток событий и пытаются собрать их в «сессии поведения», где шаг за шагом строится цепочка. Здесь важны оптимизация и масштабирование, потому что при десятках тысяч событий в секунду даже простые join-операции могут стать узким местом, если неправильно спроектирована архитектура.
Блок 3. Модели риска и приоритизация инцидентов
Даже если алгоритмы нашли подозрительные цепочки, их нужно ранжировать: SOC с ограниченными ресурсами не сможет одинаково детально разбирать сотни инцидентов в день. Поэтому современные решения строят модели риска, оценивая важность актива (сервер с персональными данными или тестовый стенд), тип атаки (попытка перебора паролей или признаки вымогателя), стадию kill chain (ранний этап проникновения или уже эксфильтрация). На основании этих факторов инциденту присваивается приоритет, который напрямую влияет на SLA расследования. За последние годы распространение получили автоматизированные «playbooks», которые при определённом уровне риска могут сами блокировать учётную запись, обрубать сессию или ограничивать сетевой доступ, не дожидаясь действий аналитика — особенно это важно в атаках, где каждая минута критична, например, при шифровании данных.
Рынок и внедрение: что происходит в 2022–2024 годах
Рост спроса на SIEM и специализированные платформы
Рынок решений для мониторинга ИБ в эти годы рос стабильными темпами. По разным оценкам аналитиков, глобальный рынок SIEM демонстрировал ежегодный рост на уровне 8–12 % в период 2022–2024 годов, а сегмент UEBA и поведенческого анализа рос ещё быстрее — до 15–20 % в год. Это отражается и в запросах заказчиков: всё чаще звучат формулировки не просто «нужен SIEM», а «нужны корпоративные решения SIEM с алгоритмами анализа атакующих действий», то есть с уже встроенными модулями корреляции, поведенческого анализа и автоматизированного реагирования. Особенно активно такие системы внедряли финансовые организации, ритейл и крупный промышленный сектор, где цена ошибки напрямую выражается в миллионах долларов и простое «логирование для отчётности» не решает задач защиты.
Появление специализированных платформ под анализ атак
Параллельно с классическими SIEM активно развивались и отдельные специализированные платформы для анализа атакующих действий, ориентированные на XDR, EDR и облачную телеметрию. Их сильная сторона — глубокий контекст по конечным точкам, сетевым соединениям и облачным ресурсам, а также наличие готовых сценариев корреляции под конкретные техники из MITRE ATT&CK. Всё больше интеграторов предлагают услуги по внедрению алгоритмов анализа атакующих действий и мониторинга ИБ «под ключ», когда в проект заложены не только лицензии, но и разработка кастомных правил, обучение локальной команды и адаптация типовых моделей под специфику бизнеса. Для многих компаний это становится единственным реальным способом быстро «поднять» зрелый мониторинг, учитывая дефицит квалифицированных специалистов.
Экономика решений: когда выгодно «купить платформу»
С точки зрения экономики безопасности вопрос часто упирается в выбор: строить свой стек из отдельных open-source и коммерческих компонентов или купить платформу для автоматизированного анализа атакующих действий и кибератак у одного-двух вендоров. Для крупных организаций с распределённой инфраструктурой и жёсткими регуляторными требованиями интегрированные решения оказываются выгоднее, потому что снижают стоимость владения за счёт унификации, готовых коннекторов и встроенных алгоритмов. По оценкам ряда консалтинговых компаний, совокупная стоимость владения «зоопарком» разрозненных средств мониторинга и вручную написанных корреляций может быть на 20–30 % выше в горизонте 3–5 лет, чем использование одной-двух крупных платформ — особенно если учесть стоимость времени аналитиков и интеграторов. Для небольших и средних компаний ситуация более гибкая: там иногда разумнее комбинировать облачные сервисы мониторинга с точечно подобранными open-source-решениями и внешним SOC.
Практические рекомендации: как подойти к внедрению
Пошаговый подход к построению анализа атак
Ни один даже самый продвинутый продукт сам по себе не решит задачу, если нет структуры и приоритетов. В реальных проектах хорошо работает последовательность шагов, которая позволяет постепенно выстраивать зрелый процесс анализа атакующих действий, не ломая всё сразу.
1. Определить критичные активы и бизнес-процессы, вокруг которых и будет строиться мониторинг: где деньги, персональные данные, ключевые сервисы.
2. Обеспечить полный и качественный сбор логов по минимуму: аутентификация, доступ к данным, административные действия, сетевые соединения.
3. Внедрить базовые корреляционные правила под типовые сценарии атак (подбор паролей, подозрительные VPN-сессии, запуск скриптов, изменение прав).
4. Постепенно добавить поведенческий анализ для привилегированных пользователей и критичных хостов, отладить профили и пороги срабатывания.
5. Интегрировать алгоритмы с автоматизированным реагированием: блокировка учётных записей, изоляция хостов, уведомления ответственных команд.
6. Регулярно пересматривать правила и модели по итогам реальных инцидентов, внося корректировки и добавляя новые сценарии по мере появления угроз.
Такой поэтапный подход обычно позволяет избежать ситуации, когда система с первых дней засыпает SOC алертами или, наоборот, молчит, потому что алгоритмы настроены слишком консервативно. Ключ к успеху — постоянная обратная связь между аналитиками и технической командой, которая отвечает за настройку и развитие алгоритмов.
Ошибки, которых стоит избегать
На основе практики последних лет можно выделить несколько типичных ошибок. Во‑первых, слепое доверие обещаниям «искусственного интеллекта», который «сам всё поймёт». Любой ML-модуль требует времени, нормальных обучающих данных и валидации; без этого вы почти гарантированно получите всплеск ложных срабатываний. Во‑вторых, игнорирование качества исходных логов: если события приходят с опозданием, без ключевых полей или в разных форматах, никакой сверхумный анализатор не сможет построить корректную картину атаки. В‑третьих, отсутствие приоритизации: если инцидент с потенциальной эксфильтрацией данных рассматривается в одном ряду с неудачными попытками входа в учётную запись стажёра, команда очень быстро выгорит и начнёт пропускать действительно серьёзные истории.
Итог: в чём реальная ценность алгоритмов анализа атакующих действий
Алгоритмы анализа атакующих действий — это не модное слово в презентациях, а ответ на объективную реальность: количество и сложность кибератак за 2022–2024 годы продолжают расти, а средняя стоимость инцидента уже измеряется миллионами долларов. Без автоматизации анализа поведения злоумышленника организации либо тонут в море логов и алертов, либо живут с иллюзией безопасности, пока атакующий месяцами тихо двигается по сети. Современные системы и алгоритмы анализа атакующих действий в информационной безопасности позволяют заметить именно цепочки, контекст и эволюцию атаки, а не только одиночные «крики» отдельных сенсоров.
Ключевой вывод за последние три года прост: эффективность защиты определяется не столько количеством установленных средств ИБ, сколько способностью компании понимать, что именно происходит в её инфраструктуре в динамике. Алгоритмы корреляции, поведенческий анализ, графовые модели и машинное обучение — это всего лишь инструменты, которые помогают аналитикам SOC увидеть целостную картину и успеть отреагировать до того, как технический инцидент превращается в репутационную и финансовую катастрофу.