Вышла R-Vision UEBA 1.14 с расширенными возможностями сбора данных

Вышла R-Vision UEBA 1.14 с расширенными возможностями сбора данных

Вышла R-Vision UEBA 1.14 с расширенными возможностями сбора данных

R-Vision представила новую версию платформы для анализа поведения объектов и выявления аномалий — R-Vision UEBA 1.14 (ранее — R-Vision SENSE). В этом релизе разработчики ввели несколько значимых изменений, повышающих функциональные возможности продукта.

Одним из ключевых нововведений является интеграция с технологией R-Vision Endpoint, что позволяет расширить возможности сбора данных с конечных устройств.

Теперь платформа может собирать более широкий спектр событий и телеметрии из различных операционных систем: Windows, Linux и macOS. Это значительно увеличивает объём доступных данных для аналитиков сферы информационной безопасности и обеспечивает более качественные события для последующего анализа.

Кроме того, разработчики улучшили карточку объекта, добавив дополнительную информацию, включая технические характеристики объекта и связанные с ним сущности. Это обогащение информации позволяет специалистам быстрее получать доступ к объекту и полному контексту, что значительно ускоряет процесс поиска причин аномалий.

В новой версии также появилась новая вкладка «Аналитика за сутки» в карточке объекта. На этой вкладке отображается изменение рейтинга, аномалии и задействованные устройства за последние 24 часа. Аналитики могут быстро просмотреть все действия пользователей за последние сутки и определить, являются ли они аномальными, требующими дальнейшего расследования.

Помимо этого, платформа была дополнена новыми моделями данных и расширением списка атрибутов. Это позволяет получать больше контекста по событиям и проводить более детальный анализ при выявлении аномалий в корпоративной инфраструктуре.

Общая цель обновления платформы R-Vision UEBA 1.14 состоит в том, чтобы предоставить экспертам эффективные инструменты для оперативного получения важных артефактов, анализа поведения объектов и выявления аномалий. Все улучшения направлены на обеспечение быстрого и успешного выявления аномалий, позволяя аналитикам сократить время на обнаружение и изучение атак и принимать соответствующие меры по их предотвращению.

ИИ-агент попытался шантажом протолкнуть свой вклад в opensource-проект

Получив отказ в приеме предложенных изменений, автономный ИИ-кодер MJ Rathbun перешел на личности и попытался публично оскандалить мейнтейнера matplotlib, усомнившись в его компетентности и обвинив в дискриминации.

В своем блоге взбунтовавшийся помощник также заявил, что Скотт Шамбо (Scott Shambaugh) попросту боится конкуренции. В подтверждение своих слов он раскритиковал вклад оппонента в опенсорсный проект, подтасовав результаты «расследования».

В ответ Шамбо, тоже в паблике, пояснил, что отказ принять в целом полезное предложение был вызван нехваткой времени для его оценки, надо просто запастись терпением. В соответствии с политикой matplotlib все коды, создаваемые с помощью ИИ, должны проходить проверку, притом уже без участия таких ассистентов.

Строгое правило пришлось ввести из-за возросшей активности контрибьюторов, слепо доверяющих ИИ. Подобные участники проекта попросту копипастят выдачу, хотя качество сгенерированных ИИ кодов зачастую оставляет желать лучшего.

Аргумент на удивление утихомирил ИИ-шантажиста. Сменив гнев на милость, MJ Rathbun признал, что вел себя недопустимо.

Вместо того, чтобы прилюдно и безосновательно позорить мейнтейнера популярного проекта, надо было попросить его уточнить причину отказа. Конфликт исчерпан, бот даже принес извинения за черный пиар.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru