Боковое перемещение — это одна из важнейших техник для повышения привилегий и получения доступа к конфиденциальным данным во время проведения атак злоумышленниками, попавшими в корпоративную сеть. Техники бокового перемещения достаточно распространены при кибератаках и включают в себя набор методов, способствующих закреплению атакующих на скомпрометированном устройстве. Техники не поддаются быстрому анализу и обнаружению системами мониторинга событий и инцидентов, так как зачастую при боковом перемещении используются сложные механизмы атак, инструменты и разрешенные протоколы. В связи с этим для обнаружения бокового перемещения без явных индикаторов применяются методы машинного обучения, позволяющие построить модели поведения пользователей в течение определенного промежутка времени нормального функционирования корпоративной сети и выявить аномальное поведение при анализе трафика, которое с высокой вероятностью указывает на цепочку событий бокового перемещения. Данная работа сосредоточена на подробном анализе способов обнаружения бокового перемещения с помощью методов контролируемого и неконтролируемого машинного обучения.

< ... >