В новой версии R-Vision TIP улучшена логика обогащения IoC

В новой версии R-Vision TIP улучшена логика обогащения IoC

В новой версии R-Vision TIP улучшена логика обогащения IoC

Компания RVision обновила платформу анализа информации об угрозах R-Vision Threat Intelligence Platform (TIP) до версии 2.5. Ключевые изменения платформы коснулись логики обогащения индикаторов компрометации, работы с инструментом бюллетеней и карточками уязвимостей, а также произошли серьезные изменения в интерфейсе системы.

В новой версии R-Vision TIP разработчик улучшил логику обогащения индикаторов компрометации дополнительным контекстом. Теперь пользователи могут настраивать предельное количество дней хранения данных обогащения. По истечении заданного периода система автоматически повторно запросит данные обогащения, что поможет пользователям более точно обрабатывать информацию об индикаторах.

Значительная часть улучшений новой версии R-Vision TIP связана с доработками инструмента бюллетеней. Бюллетени об угрозах и уязвимостях служат для информирования подведомственных организаций и уполномоченных сотрудников о новых угрозах безопасности, актуальных уязвимостях в программном и аппаратном обеспечении, релевантных для той или иной инфраструктуры или организации. В платформе теперь есть возможность создавать бюллетени об одной или нескольких уязвимостях, при этом в новой версии работать с разделом уязвимостей стало еще удобнее: для каждой уязвимости отображается наличие бюллетеня и его идентификатор.

В R-Vision TIP версии 2.5 при просмотре карточки уязвимости, а также при создании и редактировании бюллетеня об уязвимости отражается вся структура дефектов безопасности Common Weakness Enumeration (CWE) с учетом вложенных элементов. Это позволит пользователю лучше понимать взаимосвязь уязвимости с CWE, и, следовательно, направлять в подведомственные организации более подробные бюллетени.

При создании бюллетеня об уязвимости список уязвимого программного обеспечения теперь отображается еще более логично, в формате «название ПО: версии ПО 1.x - 1.n». Это значительно облегчит процесс поиска необходимых программных средств в списке, а также повысит информативность бюллетеней.

Разработчик внес изменения в R-Vision Threat Intelligence Feed (R-Vision TI Feed) - собственный фид R-Vision, собирающий информацию об индикаторах компрометации и других сущностях из открытых источников. Теперь имена субъектов угроз и названия экземпляров вредоносного ПО в R-Vision TI Feed автоматически нормализуются и приводятся к единообразному виду, что позволит избежать дублирования сущностей.

Кроме того, произошли существенные улучшения в интерфейсе системы – он полностью видоизменился. В обновленной версии появились единые шаблоны взаимодействия, благодаря которым пользоваться платформой стало еще удобнее. Библиотека компонентов, которая приобрела единый вид во всех продуктах R-Vision, делает процесс работы более интуитивно понятным.

«Наша основная задача - непрерывное развитие функциональности платформы. Так, в ближайшем будущем мы планируем ряд функциональных доработок, которые ускорят процесс внедрения платформы R-Vision TIP, а также упростят процесс передачи инцидентов в систему R-Vision SOAR. Кроме того, мы продолжаем расширять перечень доступных нашим пользователям поставщиков данных TI, что позволяет аналитикам SOC получать максимально полную и качественную информацию об угрозах, а также постоянно развиваем интеграционные возможности платформы с актуальными средствами защиты», — отметила Валерия Чулкова, менеджер продукта R-Vision TIP.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru