naveenrudra/rttmИнструмент мониторинга угроз в реальном времени
Мониторинг возможных угроз для вашей компании в Интернете — задача, которую невозможно выполнить вручную. Поэтому многие угрозы остаются незамеченными, пока не становятся вирусными в публичном пространстве, нанося финансовый и репутационный ущерб. Именно здесь на помощь приходит RTTM. RTTM (Real Time Threat Monitoring Tool) — это инструмент, созданный для автоматического сбора данных с пасти-сайтов, GitHub, Reddit и других источников в реальном времени с целью обнаружения появления настроенных поисковых терминов. При совпадении отправляется email-уведомление. Это позволяет компании реагировать на утечку кода, опубликованные в твитах взломы и т.д., а также укреплять свою защиту до того, как атака станет вирусной.
За последние 2 года инструмент эволюционировал от простого поиска. Была внедрена искусственный интеллект для более точного поиска на основе контекста. При необходимости поддерживается и использование регулярных выражений. Таким образом, поведение приближено к человеческому и позволяет снизить количество ложных срабатываний.
Лучшая часть инструмента в том, что оповещение приходит на email менее чем через 60 секунд с момента появления угрозы в интернете, что позволяет реагировать в реальном времени.
Тот же инструмент в руках злоумышленника может использоваться в наступательных целях — для получения информации о последних взломах, утечках кода и т.д.
Список сайтов, за которыми ведётся мониторинг:
В случае пасти-сайтов логика иная. Причина в том, что они не поддерживают поиск и потоковые API. Поэтому любая новая паста, созданная любым пользователем, обрабатывается: ссылка извлекается и отправляется в Kafka. Из Kafka любая новая ссылка забирается и проверяется на совпадения, заданные в конфигурации. При обнаружении совпадения ссылка на пасти-сайт сохраняется в SQLite-базу данных, и отправляется email-оповещение.
За последние 2 года инструмент эволюционировал от простого поиска. Была внедрена искусственный интеллект для более точного поиска на основе контекста. При необходимости поддерживается и использование регулярных выражений. Таким образом, поведение приближено к человеческому и позволяет снизить количество ложных срабатываний.
Авторы:
Участники:
