Сервисы МТС RED SOC получили защитную технологию на базе Kaspersky EDR

Сервисы МТС RED SOC получили защитную технологию на базе Kaspersky EDR

Сервисы МТС RED SOC получили защитную технологию на базе Kaspersky EDR

Сервисы центра мониторинга и реагирования на инциденты в информационной безопасности обзавелись технологией защиты рабочих станций на базе системы Kaspersky EDR (Endpoint Detection and Response).

МТС RED помогает клиентам обнаруживать попытки проникновения в сеть или присутствие киберпреступников в инфраструктуре на конечных точках, таких как рабочие станции сотрудников и серверы.

Поскольку большая часть таргетированных атак начинаются именно со взлома устройств служащих, обнаружить и локализовать инцидент позволяет своевременный детект подозрительной активности на конечных точках.

Такой подход крайне предпочтителен, так как в ходе целевых атак хорошо подготовленные злоумышленники используют вредоносные программы и тактики, которые не всегда может выявить стандартный антивирус.

Система Kaspersky Endpoint Detection and Response (EDR) предназначена для обнаружения инцидентов на конечных точках и оперативного реагирования на них за счет централизованного управления в корпоративной сети.

Теперь эта технология стала доступна в сервисах МТС RED SOC, что позволит снять с заказчиков необходимость самостоятельно внедрять, настраивать и поддерживать продукт.

Нововведения помогут сократить временной интервал между выдачей рекомендаций по противодействию атаке и их реализацией. Это в некоторых случаях имеет критическое значение.

Сервис МТС RED SOC предоставляется по облачной модели. Минимальная скорость подключения — 14 дней, но скорость будет зависеть от числа рабочих станций и серверов.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru