Изображение
Картинка

описание

решаемые задачи

  1. Картинка
    01

    Применяет интеллектуальные алгоритмы для точного и своевременного обнаружения инцидентов информационной безопасности в АСУ ТП

  2. Картинка
    02

    Формирует модель системы и выявляет отклонения в работе ПЛК, которые управляют исполнительными свойствами предприятия и становятся целью злоумышленников

  3. Картинка
    03

    Совместим с любыми автоматизированными системами, не требует информации о топологии и алгоритмах функционирования

возможности

режимы работы

Обучение

Возможно обучение модели одним или несколькими способами. Модель обучается до тех пор, пока не достигнет заданных метрик точности предсказания

запросить демо
  • Изображение

    Определение компонентов системы: узлов сети и сервисов, действующих в их рамках

  • Изображение

    Обучение поведенческих моделей для ПЛК

Выявление аномалий

После завершения обучения модели следующие события будут считаться аномалиями в работе системы

запросить демо
  • Изображение

    Изменение иерархии адресов

  • Изображение

    Появление новых узлов в сети

  • Изображение

    Запуск на узлах новой службы

  • Изображение

    Отличия наблюдаемых исходящих сигналов от спрогнозированных на основании модели системы

Изображение

преимущества

почему UDV DATAPK EDR for PLC

  • Картинка

    Пассивная работа с копией трафика исключает влияние на защищаемую систему

  • Картинка

    Модель системы строится без априорных знаний, используя многоагентный подход и глубокий анализ сетевых пакетов

  • Картинка

    Аномалии выявляются и локализуются с помощью запатентованного машинного обучения

  • Картинка

    Выявляет сигналы, которые привели к нарушению технологического процесса

вопросы и ответы

часто
задаваемые
вопросы

Изображение

Не нашли ответа на свой вопрос?

Напишите нам
  • В основе программного комплекса UDV DATAPK EDR for PLC лежит запатентованный метод выявления аномалий на базе агентного моделирования. В рамках многоагентного подхода каждый компонент или сервис защищаемой системы – это агент, а сама система – набор этих агентов, которые взаимодействуют между собой. Многоагентный подход позволяет как детектировать, так и локализовать аномалии. Алгоритм построения модели основан на пассивном наблюдении за работой каждого компонента защищаемой системы и не требует активного взаимодействия с ней.

    Решение запатентовано:

    • RU 2 738 460 C1 «Способ выявления аномалий в работе сети автоматизированной системы»
    • RU 2 802 164 C1 «Способ выявления нормальных реакций узлов компьютерной сети на пакеты, относящиеся к неизвестному трафику»

    Программный комплекс UDV DATAPK EDR for PLC решает задачи за счет:

    • Глубокого разбора промышленных протоколов (в том числе проприетарных) и работы с управляющими сигналами ПЛК, которые описывают его поведение.
    • Формирования модели работы ПЛК на основе пассивного наблюдения за входящими и исходящими сигналами при его взаимодействии с любыми другими узлами технологической сети.
    • Сравнения реальных и предсказанных моделью сигналов ПЛК и выявления отклонений от нормального функционирования: мгновенно определяется проблемный узел, источник аномального воздействия и непосредственно сигналы.
  • Для обучения EDR for PLC не используются датасеты. Мы идем от обратного: без какой-либо разметки аномалий мы предполагаем, что система работает штатно и без вредоносных воздействий, и это состояние является эталонным. Агент формирует модель, которая способна описать алгоритм функционирования системы в данный момент. Любое отклонения от этого поведения – это потенциальная аномалия. При этом такие «аномалии» могут возникать и при легитимных изменениях (обновлении программы или прошивки). В таких случаях агента необходимо дообучить.

    Сейчас механизм дообучения реализован через API: мы отмечаем событие как легитимное и эта информация учитывается агентом. Никаких дополнительных датасетов и ручной разметки при обучении не требуется.

  • Да, алерты можно передавать и выполнять интерпретацию на продуктах более высокого уровня. Для алертов используется формат JSON, потому что его наиболее удобно передавать для анализа с точки зрения парсинга. Для интерпретации человеком мы выполняем нормализацию, но для машинной обработки этот формат наиболее подходящий. Агрегация и корреляция алертов выполняется в DATAPK Industrial Kit.

материалы

полезное о продукте

Картинка

«Вебинар» Agentless EDR for OT: миф и реальность

На вебинаре мы рассказали про подход безагентного EDR для поведенческого анализа и контроля программируемых логических контроллеров в технологических сетях на основе методов машинного обучения.

экосистема

подробнее о событии
Изображение.

оставить заявку

закажите персональную демонстрацию продукта

Стоимость рассчитывается индивидуально. Для расчёта стоимости вашего проекта заполните форму.

Ответим в рабочие дни с 9:00 до 18:00 по Москве.