Ликвидация утечек в 2011 году стоила свыше 500 миллионов долларов

Ликвидация утечек в 2011 году стоила свыше 500 миллионов долларов

Компания InfoWatch представляет результаты ежегодного глобального исследования утечек конфиденциальной информации. В 2011 году скомпрометировано 223 млн записей, компании потратили на ликвидацию последствий утечек более 500 млн. долл. 

Ежегодное аналитическое исследование утечек строится на основе базы данных, которая пополняется аналитиками InfoWatch с 2004 года. В базу попадают случаи утечек конфиденциальной информации, обнародованные в СМИ, блогах, других открытых источниках. В силу закрытости темы информационной безопасности и обоснованного нежелания компаний рассказывать об инцидентах, далеко не все случаи утечек становятся достоянием общественности. Реальное количество утечек примерно на порядок превышает число обнародованных инцидентов. Внешние компьютерные атаки, а равно иные инциденты ИБ (DDoS, фишинг и пр.) в данном отчете не рассматриваются. 

За исследуемый период зафиксирован 801 инцидент, связанный с утечкой конфиденциальной информации. Это на 1% больше, чем в предыдущем году. Случайные и умышленные утечки распределились примерно поровну – 43% и 42%. 

Основным источником утечек конфиденциальной информации по-прежнему являются коммерческие компании – 45%. Однако по сравнению с прошлым годом их доля снизилась на 25%. Аналитики InfoWatch связывают это с повышением внимания бизнеса к безопасности информационных потоков организации. При этом возросла доля государственных учреждений (до 31%) и некоммерческих организаций (до 20%), в основном, за счет случайных утечек. 

Львиная доля всех инцидентов связана с персональными данными (92,4%). Причем большая часть утечек персданных является следствием неправильной утилизации бумажных документов (всего на данный канал приходится 19.1% инцидентов), потери или кражи носителей (ноутбуки, флешки, резервные копии). Конфиденциальная информация по-прежнему утекает через Интернет (web-почта, чаты, публикация баз данных в открытом доступе – 21,7% от всего числа случайных утечек), по электронной почте (10,1%).

Пальму первенства как по общему числу утечек, так и по количеству утечек на душу населения, удерживают Великобритания, США, Канада. Во многом, это связано с особенностями законодательства этих стран и с активным интересом СМИ к теме корпоративной безопасности и проблеме защиты персональных данных.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru