Документ обсуждает использование DNS (системы доменных имен) в кибербезопасности, акцентируя внимание на методах злоумышленников, таких как тайпсквотинг и динамический DNS. Также рассматривается роль искусственного интеллекта в обнаружении и предотвращении угроз, включая использование машинного обучения для анализа DNS-трафика и выявления аномалий. Представлены примеры зависимостей и статистик с использованием алгоритмов для классификации и обнаружения вредоносной активности.

1. DNS и искусственный интеллект
04 декабря 2018
На страже кибербезопасности

2. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Как DNS помогает киберпреступникам?

3. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Вы обратили
внимание на
ключевой момент,
связанный с DNS?

4. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Вспомним 12 апостолов сотрудников ГРУ

5. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Как злоумышленники используют DNS
DNS - цель
DNS –
инструмент
• Подмена DNS
• Отражение DNS
• Туннелирование
• DGA
• Динамический DNS

6. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Мы часто ошибаемся, нажимая на клавиши, или
что такое тайпсквотинг
Что произойдет, если мы наберем «w» вместо «s»
или «x» вместо «c»?

7. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
вввееднсфорумточкару или где потерялась
первая точка?
wwwbankofamerica.com www.bankogamerica.com
В данных примерах указанными доменами владеет сам Банк
Америки

8. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Пример тайпсквотинга для Банка Америки

9. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Посмотрим на российские примеры
Это «безобидная» угроза, в отличие от злоумышленного
использования доменов, похожих по написанию на мишень
www.sbirbank.ru www.sberbamk.ru

10. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Ну и что? Мы
легко можем
идентифицировать
такие домены!

11. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Тайпсквотинговый домен распространяет
вредоносный код?

12. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Locky – это вам не какой-то там WannaCry
• Через вложение Email в
фишинговой рассылке
• Шифрует и
переименовывает файлы с
.locky расширением
• Примерно 90,000 жертв в
день
• Выкуп порядка 0.5 – 1.0
BTC (1 BTC ~ $601 US)
• Связан с операторами
кампании Dridex

13. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
91.223.89.201185.101.218.206
600+
Threat Grid files
SHA256:0c9c328eb66672e
f1b84475258b4999d6df008
*.7asel7[.]top LOCKY
Domain → IP
Ассоциация
AS 197569IP → Network
Ассоциация
1,000+
DGA domains
ccerberhhyed5frqa[.]8211fr[.]top
IP → Domain
Ассоциация
IP → Sample
Ассоциация
CERBER

14. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
-26 DAYS AUG 21
DNS AI
JUL 18
JUL 21
DNS AI
JUL 14 -7 ДНЯ
jbrktqnxklmuf[.]info
mhrbuvcvhjakbisd[.]xyz
LOCKY
LOCKY
DGA
Network → Domain
Ассоциация
DGA
Угроза обнаружена в
день регистрации домена
Угроза обнаружена до
регистрации домена.
ДОМЕН
ЗАРЕГИСТРИРОВАН
JUL 22-4 ДНЯ

15. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Визуализация DGA для банковского трояна Tinba

16. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Как отслеживать около 100 тысяч вновь
создаваемых доменов в сутки?
Источник: http://dailychanges.domaintools.com
= 1,2 домена/сек

17. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Нормальное распределение длин поддоменов Аномалии в названии поддоменов
log.nu6timjqgq4dimbuhe.3ikfsb---отредактировано---cg3.7s3bnxqmavqy7sec.dojfgj.com
log.nu6timjqgq4dimbuhe.otlz5y---отредактировано---ivc.v55pgwcschs3cbee.dojfgj.com
Что скрывается в этой строке на 231 символ?
На самом деле их больше

18. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Искусственный
интеллект

19. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Эволюционирующая ИБ
Постоянно изменчивая или не
всегда хорошо
распознаваемые/неизвестные
Статическая ИБ
Ограниченная вариабельность
или хорошо
известные/распознаваемые
© 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Public
Почему нам нужен искусственный интеллект?

20. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.© 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Confidential
При традиционном
подходе мы
распознаем и
заранее заносим в
«черные списки»
вредоносные домены
Любая проблема, которая
может быть «оцифрована» и
имеет большие объемы
собранных данных является
кандидатом для машинного
обучения
«Живые»
данные
Программа
Вывод
101000 0110 00 01
11000011100 01110
1001 1101 111 0011
101000 0110 00 01
11000011100 01110
1001 1101 111 0011
Традиционный подход

21. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.© 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Confidential
ML фундаментально
отличается от
обычной разработки
– вы даете машине
ответы и она пишет
по ним код (модель)
Машинное обучение
наиболее эффективно для
новых и неизвестных данных
Обучающие
данные
Вывод
Программа
(модель)
Машинное обучение

22. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Талос, бронзовый воин,
данный Зевсом и
запрограммированный
Гефестом для защиты о-
ва Крит

23. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
А в восьмидесятые все повторяли
то, что было известно в 1960е
годы. Такое чувство, что каждые 20
лет проходит волна интереса к
одним и тем же темам.
Майкл Джордан, почетный профессор Калифорнийского университета
в Беркли

24. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
100 миллиардов
нейронов
100 миллиардов
глиальных клеток
100 триллионов соединений
между нейронами
Вы думаете, это можно повторить?

25. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Artificial Intelligence ≠ искусственный интеллект
• Artificial = искусственный
• Intelligence = умение рассуждать
разумно
• Intellect = интеллект
!

26. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Исполнение
Обучение
Классификатор Предсказание
© 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Public
Обучающие данные
Машинное обучение
Новые данные
Основы машинного обучения

27. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
3 компонента машинного обучения
Данные ПризнакиАлгоритмы

28. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Обучающие
данные

29. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Ручной анализ: бесплатно, но удобно ли?
Утилита dig Утилита whois

30. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Ручной vs автоматизированный анализ
Традиционные сервисы / утилиты Whois Автоматизированные решения
Данные по владельцу только одного домена Показывает список всех доменных имен
владельца и список всех владельцев
доменного имени
Подтверждает связь домена с сервером
имен (NS)
Показывает все домены, связанные с
сервером имен
Подтверждает владельца домена,
использующего вашу торговую марку
Показывает список всех доменов, которые
используют вашу торговую марку
Не показывает взаимосвязи между
доменами / IP / ASN
Показывает все необходимые взаимосвязи
между доменами / IP / ASN
Не показывает вредоносной активности и
не классифицирует тип домена
Показывает вредоносную активность,
связанную с доменом, и классифицирует их
по типам

31. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Отсутствие стандартных датасетов
NB: сложно сравнивать алгоритмы между собой

32. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Признаки

33. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Домен
верхнего
уровня
Домен
второго
уровня
Домен
третьего
уровня
FQDN
www.cisco.com

34. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Признаки для DNS-трафика: уровень I
Тип записи Значение
A или AAAA IP-адрес (IPv4 или IPv6)
NS Отвечающий за домен сервер имен
TXT Описание домена
MX Почтовый обменник
CNAME Альтернативное имя для ресурса (для
перенаправления на другое имя)
SOA Ключевые данные о зоне (например, TTL или
контакты владельца)

35. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Признаки для DNS-трафика: уровень II
Протокол DNS IP/Сеть Регистрация домена
Длина FQDN Лексические
данные FQDN
IP-адреса ASN Контакты:
регистратор и
владелец
Дата создания
Длина домена
2-го/n-го
уровня
Лексические
данные
доменов 2-
го/n-го
уровня
Запаркованные
домены
CNAME, NS,
SOA, MX
Дата
окончания
Последнее
обновление
Значения TTL Коды ответов Страна /
геолокация
Временная
информация

36. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Признаки для DNS-трафика: уровень III
• Энтропия / распределение символов в
FQDN
• Взаимосвязи между доменами / IP-
адресами / e-mail владельцев /
автономными системами (ASN)
• Вредоносная активность, связанная с
доменом / IP / e-mail владельцев /
автономными системами (ASN)
Кто нас атакует?
Какова инфраструктура
нападающих?
Специфические детали
угроз

37. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
На что обращать внимание?
1
2
3
4
5
В какое количество IP
резолвится домен?
Число стран в которых
размещаются IP домена?
Длина имени домена?
Минимальный, средний и
максимальный TTL домена?
Как часто за сутки менялись
IP домена?
6
7
8
Каков возраст домена
Насколько равномерно
распределены символы в домене?
Насколько осмыслен
домен?

38. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Длина домена имеет значение
0
45
90
135
180
0 2250 4500 6750 9000
Число субдоменов
Фишинг
YouTube, Amazon
AWS, CDN, anti-virus,
anti-spam
slack-msgs.com
Средняядлина

39. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Сеть посредников ZBot Fast Flux

40. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Алгоритмы

41. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Что-то не так? Почему все повторяется
Вредоносные домены
Происходит что-то плохое:
- Всегда одни и те же два
домена
- Через регулярные
интервалы времени

42. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Простые шаблоны
(сигнатуры, IoC…)
Статистические
методы
Правила
Почему нельзя по старинке?

43. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Идентификация подозрительных DNS
Норма
Непонятно
Аномалия
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
DNS
Request
Десятки миллиардов DNS-
запросов в сутки
Различные алгоритмы
обнаружения аномалий
Агрегированный рейтинг угрозы
позволяет разделять трафик

44. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Миллиарды
DNS-доменов
• Statistical Methods
• Information-Theoretical Methods
• 70+ Unsupervised Anomaly Detectors
• Dynamic Adaptive Ensemble Creation
• Multiple-Instance Learning
• Neural Networks
• Rule Mining
• Random Forests
• Boosting
• ML: Supervised Learning
• Probabilistic Threat Propagation
• Graph-Statistical Methods
• Random Graphs
• Graph Methods
• Supervised Classifier Training
Обнаружение аномалий и
моделирование доверия
Классификация событий и
моделирование сущностей
Моделирование
взаимоотношений
© 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Public
Множество алгоритмов

45. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Основные алгоритмы машинного обучения
Входные данные Классификация Вывод
Выделение
признаков
Собака
Машинное
обучение
с учителем
75%
Собака
Машинное
обучение
без учителя
25%

46. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Классификация vs кластеризация
• Классификация – машинное обучение с учителем, то
есть обучение с помощью примеров. При известных
входе и выходе, неизвестна зависимость между ними.
Машинное обучение позволяет обнаружить эту
зависимость
• Кластеризация – машинное обучение без учителя, то
есть обучение, при котором испытуемая система
спонтанно обучается выполнять поставленную задачу
без вмешательства со стороны экспериментатора

47. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Примеры
алгоритмов
Виновен по поведению
§ Модель совместных запросов
§ Геолокационная модель
§ Модель индекса безопасности
Виновен по связям
§ Модель предсказуемого IP сегмента
§ Корреляция DNS и WHOIS данных
Шаблон виновности
§ Модель всплесков
активности
§ Модель оценки языкового
шаблона (NLP)
§ Обнаружение DGA

48. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Модель совместных запросов
a.com b.com c.com x.com d.com e.com f.com
Время - Время +
Совместное появление доменов означает что статистически значимое
количество хостов запросило оба домена одновременно в короткий
промежуток времени
Возможно вредоносный домен Возможно вредоносный домен
Известный вредоносный домен

49. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Пример
Возвращает доменные имена,
которые были просмотрены в
тоже время, что и
анализируемый.
Эти домены могут быть
частью той же кампании!

50. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Модель всплесков активности
y.com
ДНИ
DNSЗАПРОСЫ
Огромное
количество
запросов DNS
собирается и
анализируется
Объем запросов DNS соответствует
известному шаблону, характерному для
exploit kit и предсказывает будущие атаки
DGA MALWARE EXPLOIT KIT PHISHING
y.com заблокирован до
того как атака началась

51. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Пример
Эээ, форма графика
какая-то странная
График запросов DNS
показывает число запросов в
час от всех пользователей за
последние 30 дней

52. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
155.12.144. 25
179.67.73.66
72.78.28.73
Мониторинг предсказуемого IP сегмента
Обнаруживает подозрительные
домены и изучает их IP
отпечатки
Идентифицирует другие IP
(хостящиеся на том же
сервере) которые имеют
схожие отпечатки
Блокируем эти IP и их
ассоциированные домены
DOMAIN
209.67.132.176

53. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Пример

54. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Ранжирование по уровню безопасности
Хороший, Плохой или Неизвестный
DNS запросы в связи с Идентификацией
Хороший, Плохой или Неизвестный
Репутационный индекс DNS “Соседства”
DNS
DNS
DNS
DNS
DNS
DNS
DNS
DNS
DNS
DNS
DNS
Двудольный граф
Интернет
активности

55. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Читаем APT отчет Шаблоны в доменах
используемых для
атаки
Проверили данные и
подтвердили
опасения
Построили модель
и продолжаем
подстройку
§ Подлог домена
использован для
спуфинга
§ Частые имена брендов
и слово “update”
§ Примеры:
update-java[.]net
adobe-update[.]net
§ Словарные слова и
имена компаний слитно
§ Измененные строчные
буквы # на символы для
сокрытия
§ Домены хостятся на
ASNах не
ассоциированных с
компанией
§ Изменённые отпечатки
WEB страниц
Обнаружение
доменов для фрода:
1inkedin.net
linkedin.com
1 2 3 4
NLP = natural language processing
Типичные шаблоны фишинговых доменов и C2-
серверов

56. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
yfrscsddkkdl.com
qgmcgoqeasgommee.org
iyyxtyxdeypk.com
diiqngijkpop.ru
Анализ энтропии
Не выглядит ли
распределение
символов случайным?
“N-gram” анализ
Соответствуют ли
наборы рядом
стоящих символов
языковому шаблону?
Обнаружение алгоритмов генерации доменов
DGA

57. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Пример

58. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Предугадывание DGA на лету
Предугадать
>100,000
будущих доменов
Комбинирование вновь
идентифицированных
конфигурации DGA с
C2 доменами
+
DGA
Configs
b.com
c.com, d.com, …
Автоматизированный
Реверсинг
Комбинация C2 доменных пар
и известных DGA для
идентификации неизвестных
конфигураций
Configs
a.com b.com
DGA
+
Живой DNS
поток логов
Идентификация
миллионов доменов,
многие используются
DGA и не регистрируются
a1.com
a2.com
b1.com
c2.com
Автоматическое
блокирование пулов
C2 доменов
Используется тысячами
вредоносных сэмплов сегодня и
в будущем
fgpxmvlsxpsp.me[.]uk
beuvgwyhityq[.]info
gboondmihxgc.com
pwbbjkwnkstp[.]com
bggwbijqjckk[.]me
yehjvoowwtdh.com
ctwnyxmbreev[.]com
upybsnuuvcye[.]net
quymxcbsjbhh.info
vgqoosgpmmur.it

59. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
ИНФРАСТРУКТУРЫ
Домен-к-IP-к-AS
взаимоотношения через
графы BGP данные
маршрутов
СОВМЕСТНЫЕ
ЗАПРОСЫ
Запросы вида домен-к-
домену через
рекурсивный DNS
abc.org
00:34
def.co
00:35
igh.biz
00:36
bot.ru
4.3.2.1 8.7.6.5
2 FEB 4 FEB
AS 346 AS 781
ПАССИВНЫЙ DNS И WHOIS
Текущие и прошлые связи для
домен-к-IP/nameserver/email через
authoritative DNS и DNS registrars
bad.cn
10 JAN
bot.ru
11 JAN
ok.com
12 JAN
ns.dyn.com1.2.3.4 xxx@x.xx
Корреляция DNS, WHOIS и BGP

60. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
ХОСТ ИНФРАСТРУКТУРА
Расположение сервера
IP адреса, связанные с
доменом
Хостится в более чем 28+
странах
DNS ЗАПРОШИВАЮЩИЕ ХОСТЫ
Расположение сетевые и вне-сетевые
IP адреса запрашивающих домен
Только заказчики из US связываются с .RU TLD
Геолокационный анализ IP

61. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Ранжирование отправителя
Идентифицировать
запросы на
репутационные сервисы
антиспама
85M+ DNS пользователей
атакуются спамом и пользуются
репутационными сервисами
ПОЧТОВЫЕ СЕРВЕРА
РЕПУТАЦИОННЫЕ СЕРВИСЫ
a.spam.ru. checkspam.com
b.spam.ru. checkspam.com
Домен
Сервиса
Домен
отправителя
Модель агрегирует
часовые графы по
каждому домену
Короткие всплески 1000
“Hailstorm” спам активностей
использующих множество FQDN,
таких как поддомены, чтобы
скрыться от репутационных
сервисов
a.spam.ru
…
b.spam.ru
z.spam.ru
spam.ru
Подозритель
ный домен
обнаружен
Модель идентифицирует
владельцев “Hailstorm”
доменов
После подтверждения,
запрашивается WHOIS запись
для понимания регистранта
отсылающего домена
?
?
?
Тип домена
Популярность домена
Историческая активность
Подтверждаем
“Hailstorm”
домен
Проверить
поведенче
ский
шаблон
Блокировка 10,000s
доменов до осуществления
новых атак
Aзлоумышленники часто
регистрируют больше доменов
чтобы включить ссылки на фишинг
или C&C сервера в Malware
badguy
Модель автоматически
помещает регистрантов в
список наблюдения
Новые домены
регистрируются в будушем
Модель автоматически
проверяет новые домены
Новые вредоносные
домены блокируются
Umbrella

62. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Пример

63. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
‘Newly Seen Domains’ Категория
1. Любой пользователь (платный или бесплатный) запрашивает домен
2. Каждую минуту, мы сэмплируем из наших логов DNS.
3. Проверяем видели ли мы этот домен ранее и есть ли он в белых списках.
4. Если нет, добавляем в категорию, и через минуты, DNS сервис получает глобальное
обновление.
Домен
используется в
атаке.
DNS AI модель
Auto-WHOIS может
распознать как
вредоносную.
Злоумышленник
регистрирует
домен.
До истечения, если
любой пользователь его
запрашивает он
логируется и
блокируется как новый.
Позднее DNS AI
статистическим
моделированием или
репутацией
идентифицирует его
как вредоносный.
СОБЫТИЯ
Репутационные
системы ЗАЩИЩЕН
DNS AI
24 ЧАСА
ЗАЩИЩЕН
ОТ ДНЕЙ ДО НЕДЕЛЬ
Еще не угроза
Еще не угроза
НЕ ЗАЩИЩЕН
ПОТЕНЦИАЛЬНО
УЯЗВИМ
МИНУТЫ

64. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Пример

65. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
ИИ – панацея?

66. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
DNS over HTTPS или до победы еще далеко
Известные
варианты
угроз
Автоматическая
классификация
Неизвестные
угрозы
Полностью
автоматическое
обучение
Автоматическая
интерпретация
результатов
Глобальная
корреляция по
всем источникам
IoC по одному
или нескольким
источникам
Один источник
(DNS, e-mail, web,
файл и т.п.)
1-е поколение
2-е поколение
3-е поколение

67. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Где взять людей?
• У вас есть нужные данные, но нет
правильных моделей. У вас есть
правильные модели, но нет
нужных данных
CISO Summit, начало 2000-х годов
• Сегодня у вас есть нужные
данные (и их слишком много) и
правильные (наверное) модели…
но нет аналитиков, которые могут
свести все это вместе
Антон Чувакин, VP Gartner

68. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
• Rovnix использует текст Декларации
независимости США как входные
данные для Domain Generation
Algorithm (DGA):
• kingwhichtotallyadminis.biz
• thareplunjudiciary.net
• townsunalienable.net
• taxeslawsmockhigh.net
• transientperfidythe.biz
• inhabitantslaindourmock.cn
• thworldthesuffer.biz
• Ботнет Matsnu выстраивает DGA на
базе словаря из 1300
существительных и глаголов (домены
состоят из 24 символов)
• scoreadmireluckapplyfitcouple.com
• plentyclubplatewatermiss.com
• benefitnarrowtowersliphabit.com
• accountmoveseemsmartconcert.com
• drawermodelattemptreview.com
• carecommitshineshiftchip.com
Злоумышленники не стоят на месте: NGDGA

69. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Есть ли реальные примеры?

70. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
А как может быть?
Поиск уязвимостей
Модификация эксплойтов
Фишинг
Боты для обмана
пользователя
Подбор пароля
Подмена личности

71. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Три типа атак на искусственный интеллект
Извлечение
• Нарушитель
крадет
модели и
данные для
обучения
Уклонение
• Белые пятна
или обман
моделей
Отравление
• Манипуляция
обучающими
данными для
модификации
поведения и
принятия
решений

72. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Когда злоумышленник знает как работает ИИ
Компания Microsoft запустила
основанного на машинном
обучении чат-бота Тай в 2016-м
году
Группа злоумышленников, не
имея доступа к исходным кодам,
научила чат-бота ругаться и
грубо общаться с
пользователями

73. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Как можно атаковать ИИ?
• Атака на алгоритм
• Внесение изменений в
алгоритм
• Подстройка под алгоритм
• Adversarial examples
• Атака на данные
• Внесение посторонних
данных
• Изменение существующих
данных
Copyright © 2015-2018 Kushnirenko Nikolay V.

74. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Искусственный интеллект тоже нуждается в
защите
Обучающие
данные
Обучение
Модели
Нарушитель
Принятиерешений
Эксперты
Безопасность
данных
Безопасность
моделей
Безопасность
операций

75. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
А что дальше?

76. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
У нас есть ИИ и что?
Оптимизация
Информация
Взгляд в прошлое
Взгляд в будущее
В поле зренияОписательная
аналитика
Что
случилось?
Диагностичес-
кая аналитика
Почему это
случилось?
Предсказатель-
ная аналитика
Что
случится?
Предписываю-
щая аналитика
Что я должен
сделать?
Сложность
Ценность

77. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
© 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Public#CLUS
4 Types of Analytics
77BRKSEC-1007

78. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Аналитика на примере «Игр престолов»
deathtimeline.com
Анализ каждой
смерти во всех
сезонах –
жертва, убийца и
время
Отличный датасет
по 200+ смертям
сериала

79. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Разобьем серии на 15-тиминутные интервалы
Смерти
происходят
преимущественно
к концу эпизода

80. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Проанализируем каждый эпизод
Смерти чаще
всего происходят
в конце сезона,
чем в начале

81. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Строим модель
Если (просмотр эпизода в последние 15 минут)
И (эпизод в конце сезона)
И если (Дейнерис Таргариен на экране)
вероятность увидеть убитого = ?

82. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
• Описательная
Когда чаще всего умирают герои?
• Диагностическая
В какое время лучше всего
смотреть «Игры престолов»,
чтобы увидеть меньше всего
смертей?
• Предсказательная
В начале 8-го сезона будет
меньше смертей, чем в его конце
• Предписывающая
Избегайте просмотра последних
15 минут каждого эпизода;
особенно к концу сезона
Делаем выводы: 4 типа аналитики

83. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
До предсказательной и предписывающей
аналитики мы еще не дошли

84. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
К ИИ пока только присматриваются
Изучают
59% изучают, собирают
информацию или
разрабатывают стратегию
Пилотируют
25% пробуют поставщиков,
взаимодействуют с
потребителями, учатся на
своих ошибках
Внедряют
6%
Реализовали
6%
+4% планируют внедрить в
2018
Источник: Gartner

85. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Текущий статус кибербезопасности и ИИ
Впервые стали
говорить
Много
шума
Не так страшен черт,
как его малюют
Наработаны контрмеры Плато
продуктивност
и технологии
О безопасности
никто не думает
Первые
уязвимости
Страх и
неопределенность
Первые решения по
безопасности с ИИ
Атаки -> отражение
-> атаки …
ИИ тут!
!

86. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Сигнатуры и IoC
IDS, AV, NGIPS, EDR,
TIP
Правила
NGFW, WSA, SIEM, ESA
Статистические модели
Netflow
Алгоритмы ИИ
© 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved. Cisco Public
Поэтому: комбинация защитных технологий

87. © 2018 Cisco and/or its affiliates. All rights reserved.
Вопросы?

88. alukatsk@cisco.com