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.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru