Telegram Group & Telegram Channel
Конверсия, Вклад и Адаптация

На конференции PHD я немного коснулся метрик качества правил обнаружения, будем называть их "ханты" (официальное название - IoA, Indicator of attack), - конверсии и вклада. Коротко напомню, что конверсия - это отношение количества True positive алертов к общему количеству алертов по данному ханту, фактически, это True positive rate (TPR) ханта. Конверсия измеряет эффективность (effectiveness) ханта, т.е. из множества "выстрелов" данного ханта сколько попало в цель.
Вклад - это отношение True postive алертов по данному ханту к общему количеству True postive алертов, или, что лучше отражает смысл - отношение инцидентов, выявленных с помощью данного ханта, к общему количеству инцидентов, т.е. какую долю инцидентов мы находим непосредственно с помощью этого ханта. Вклад измеряет результативность (efficiency) ханта, т.е. из множества попавших в цель выстрелов, сколько будут из данного ханта.

Конверсия - один из годовых KPI команды Detection Engineering-а, с начала времен работ по созданию детектов. На начальных этапах развития погрешностями измерения конверсии, связанными с проблемами адаптации, пренебрегали. Но с повышением как самого значения конверсии по хантам, так и уровня зрелости процессов разработки детектов, захотелось минимизировать погрешность адаптации.

С начала этого года в регулярных метриках хантов начали учитывать четыре разные конверсии - для каждого типа клиентов. А типы пока ввели следующие:
- com - коммерческий клиент, для которого прошел период адаптации (пока настроили статично: прошло 60 дней с начала работ, в перспективе, этот период можно сделать динамическим, может даже вычисляемым с использованием ML, в зависимости от клиента, так как для разных клиентов адаптация длится разное время)
- poc - пилотный проект
- new - коммерческий клиент, для которого период адаптации еще не закончен (еще не прошли 60 дней с момента начала работ)
- not_mdr - клиенты, с которыми работа проводится по сценарию MDR, но в рамках других проектов - например, облачный сценарий Compromise Assessment.

Т.е. для каждого ханта, помимо общей конверсии, как ранее, мы теперь считаем дополнительные 4 конверсии в зависимости от того на каких клиентах они выстреливали.
Пока полученные результаты показывают, что учитывать степень адаптации детектирующей логики под клиента при расчете конверсии - хорошая практика. Посмотрим динамику этих значений, если увидим новые проблемы, будем придумывать новые решения, о которых обязательно расскажем.

Ах да, чуть не забыл, в KPI команде исследований будем ставить конверсию по com-клиентам.



tg-me.com/soldatov_in_telegram/185
Create:
Last Update:

Конверсия, Вклад и Адаптация

На конференции PHD я немного коснулся метрик качества правил обнаружения, будем называть их "ханты" (официальное название - IoA, Indicator of attack), - конверсии и вклада. Коротко напомню, что конверсия - это отношение количества True positive алертов к общему количеству алертов по данному ханту, фактически, это True positive rate (TPR) ханта. Конверсия измеряет эффективность (effectiveness) ханта, т.е. из множества "выстрелов" данного ханта сколько попало в цель.
Вклад - это отношение True postive алертов по данному ханту к общему количеству True postive алертов, или, что лучше отражает смысл - отношение инцидентов, выявленных с помощью данного ханта, к общему количеству инцидентов, т.е. какую долю инцидентов мы находим непосредственно с помощью этого ханта. Вклад измеряет результативность (efficiency) ханта, т.е. из множества попавших в цель выстрелов, сколько будут из данного ханта.

Конверсия - один из годовых KPI команды Detection Engineering-а, с начала времен работ по созданию детектов. На начальных этапах развития погрешностями измерения конверсии, связанными с проблемами адаптации, пренебрегали. Но с повышением как самого значения конверсии по хантам, так и уровня зрелости процессов разработки детектов, захотелось минимизировать погрешность адаптации.

С начала этого года в регулярных метриках хантов начали учитывать четыре разные конверсии - для каждого типа клиентов. А типы пока ввели следующие:
- com - коммерческий клиент, для которого прошел период адаптации (пока настроили статично: прошло 60 дней с начала работ, в перспективе, этот период можно сделать динамическим, может даже вычисляемым с использованием ML, в зависимости от клиента, так как для разных клиентов адаптация длится разное время)
- poc - пилотный проект
- new - коммерческий клиент, для которого период адаптации еще не закончен (еще не прошли 60 дней с момента начала работ)
- not_mdr - клиенты, с которыми работа проводится по сценарию MDR, но в рамках других проектов - например, облачный сценарий Compromise Assessment.

Т.е. для каждого ханта, помимо общей конверсии, как ранее, мы теперь считаем дополнительные 4 конверсии в зависимости от того на каких клиентах они выстреливали.
Пока полученные результаты показывают, что учитывать степень адаптации детектирующей логики под клиента при расчете конверсии - хорошая практика. Посмотрим динамику этих значений, если увидим новые проблемы, будем придумывать новые решения, о которых обязательно расскажем.

Ах да, чуть не забыл, в KPI команде исследований будем ставить конверсию по com-клиентам.

BY Солдатов в Телеграм


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/soldatov_in_telegram/185

View MORE
Open in Telegram


Солдатов в Телеграм Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

At a time when the Indian stock market is peaking and has rallied immensely compared to global markets, there are companies that have not performed in the last 10 years. These are definitely a minor portion of the market considering there are hundreds of stocks that have turned multibagger since 2020. What went wrong with these stocks? Reasons vary from corporate governance, sectoral weakness, company specific and so on. But the more important question is, are these stocks worth buying?

Newly uncovered hack campaign in Telegram

The campaign, which security firm Check Point has named Rampant Kitten, comprises two main components, one for Windows and the other for Android. Rampant Kitten’s objective is to steal Telegram messages, passwords, and two-factor authentication codes sent by SMS and then also take screenshots and record sounds within earshot of an infected phone, the researchers said in a post published on Friday.

Солдатов в Телеграм from br


Telegram Солдатов в Телеграм
FROM USA