Продукты Security Vision вошли в реестр российского ПО как использующие ИИ

Продукты Security Vision вошли в реестр российского ПО как использующие ИИ

Продукты Security Vision вошли в реестр российского ПО как использующие ИИ

Целый ряд продуктов на платформе Security Vision успешно прошел экспертную проверку и отмечен в реестре российского ПО как использующий технологии искусственного интеллекта (ИИ).

Искусственный интеллект применяется в следующих средствах защиты информации на платформе Security Vision:

1. Средства управления киберинцидентами

IRP | SOAR | NG SOAR;

2. Средства анализа киберугроз

TIP | UEBA | AD+ML;

3. Средства управления процессами кибербезопасности

GRC | SGRC | Auto-SGRC | Auto-Compliance.

Перечисленные средства защиты позволяют решать следующие задачи:

1) Средства управления киберинцидентами (международная классификация: SOAR | NG SOAR - Security Orchestration, Automation and Response, IRP - Incident Response Platform, SIEM - Security information and event management, AM – Asset Management, CMDB, VM – Vulnerability Management и VS – Vulnerability Scanner) предназначены для централизованной координации и управления (оркестровки) средствами защиты информации, автоматизации всех этапов реагирования на инциденты ИБ (выявление, анализ, локализация, устранение инцидента, восстановление после инцидента, выполнение пост-инцидентных действий), роботизации действий специалистов по реагированию, управления событиями / инцидентами ИБ, активами и уязвимостями, автоматизации обмена информацией с регуляторами (НКЦКИ, ФинЦЕРТ).

2) Средства анализа киберугроз (международная классификация: TIP - Threat Intelligence Platform, UEBA - User and Entity Behavior Analytics, AD+ML – Anomaly Detection with Machine Learning) предназначены для сбора и обработки аналитических данных о киберугрозах (киберразведка), обнаружения киберугроз с применением технологий поведенческого анализа, выявления аномалий и машинного обучения.

3) Средства управления процессами кибербезопасности (международная классификация: SGRC - Security Governance, Risk Management and Compliance; GRC - Governance, Risk Management and Compliance) предназначены для автоматизации управления кибербезопасностью (CM – Compliance Management, BCP – Business Continuity Plan, Audit), рисками (кибербезопасности RM – Risk Management, операционными ORM – Operational Risk Management, согласно 716-П ЦБ РФ), соответствием законодательству (требованиям НПА, включая 187-ФЗ, приказы ФСТЭК и др.) и стандартам (требованиям НМД, включая различные ISO, NIST, ГОСТ и др.).

В качестве используемых технологий ИИ и ML (Machine learning) активно применяются нейросети (включая рекуррентные архитектуры), алгоритмы решающих деревьев, методы градиентного спуска, методы опорных векторов и другие.

Методы ИИ и машинного обучения используются в Security Vision как независимо, так и совместно с линейными алгоритмами: правилами корреляции, сигнатурным анализом, деревьями решений и др. для получения максимально полной картины относительно объектов наблюдения или для выявления сработок/рекомендаций, где нет возможности применить набор заранее подготовленных правил/условий или они не дают максимально полный и адаптивный к изменениям результат.

Дополнительно к моделям искусственного интеллекта, компания разрабатывает и применяет в продуктах Security Vision алгоритмы централизованного управления моделями ИИ и ML, в том числе автоматическое переобучение моделей на данных Заказчика, а также автоматический подбор параметров моделей для более качественной адаптации и применения моделей к каждой уникальной инфраструктуре и изменениям внутри информационных потоков, изменениям легитимной и не легитимной активности. Что позволяет продуктам Security Vision автоматически адаптироваться под ландшафт данных Заказчика, выдавая более точные модели и более высокие результаты.

«Согласно классическому треугольнику связей, продукты Security Vision развиваются в направлении технологий реагирования (Security orchestration tools), процессов автоматизации (Governance, risk management and compliance) и аналитики больших данных (Security data analysis). Внедрение и совершенствование механизмов искусственного интеллекта – важнейшая составляющая этого развития, позволяющая обеспечить качественно более высокую эффективность в решении задач кибербезопасности по всем трем направлениям, что особенно актуально в свете растущего числа киберугроз и нехватки квалифицированных кадров у российских компаний. Теперь системы Security Vision первыми в своих классах на государственном уровне признаны использующими ИИ и ML. Это является для нас сильным стимулом, чтобы вести еще более активную работу по их развитию и, как следствие, по обеспечению информационной безопасности отечественных организаций», – прокомментировала директор по продуктам Security Vision Анна Олейникова.

Сотрудники против: 52% компаний буксуют с переходом на тонкие клиенты

Переход на тонкие клиенты в российских компаниях чаще всего тормозит вовсе не техника, а люди. По данным опроса среди зрителей и участников эфира AM Live «Тонкий клиент: инструмент создания цифровых корпоративных рабочих мест», 52% компаний не могут полноценно перейти на такую модель из-за сопротивления сотрудников, привыкших к обычным компьютерам.

На этом фоне особенно показательно выглядит другая цифра: только 25% компаний уже используют удалённые рабочие места через десктопы или тонкие клиенты.

Иначе говоря, три четверти по-прежнему опираются либо на офисные компьютеры, либо на добросовестность сотрудников, которые работают с собственных устройств. А это, как отмечали участники дискуссии, оставляет бизнес в довольно уязвимом положении: данные и учётные записи оказываются размазаны по множеству конечных точек, и каждая из них потенциально может стать входом в корпоративную сеть.

Идея тонких клиентов как раз в обратном: рабочее место у сотрудника есть, но сами данные и основные процессы остаются внутри защищённой инфраструктуры компании. Директор департамента управления продуктовым портфелем Getmobit Василий Шубин по этому поводу высказался довольно жёстко: когда сотрудникам разрешают работать с личных устройств, компания фактически перекладывает риск на конечного пользователя.

Впрочем, дело не только в привычках. Второй по популярности барьер — поддержка периферии, на неё пожаловались 46% опрошенных. Дальше причины идут уже с заметным отрывом: 32% считают проблемой высокую стоимость внедрения, 28% говорят о несовместимости приложений, 26% — о нехватке экспертизы у ИТ-команд, ещё 22% упомянули ограничения сети и каналов связи.

Некоторых экспертов такой высокий результат у пункта с периферией удивил, но в «Лаборатории Касперского» ничего необычного в этом не увидели. Старший менеджер по продукту Kaspersky Thin Client Михаил Левинский объяснил, что вопрос здесь упирается не только в сами устройства, но и в зрелость поддержки: у кого-то может быть старый монитор или нестандартная периферия, и важно, насколько быстро вендор готов на такие запросы реагировать. При этом, по его словам, сами операционные системы, конечно, должны нормально поддерживать проброс периферийных устройств.

Похожую мысль озвучили и в Uveon — Облачные технологии. Там обратили внимание, что часть проблем, которые пользователи приписывают именно тонким клиентам, на деле относится шире — к тому, как в компании вообще выстроена инфраструктура рабочих мест. Иными словами, не всё здесь упирается в «железку»: многое решается на уровне софта и архитектуры.

При этом в обсуждении прозвучала и осторожно позитивная нота. Генеральный директор «АМ Медиа» Илья Шабанов заметил, что заметно сократилась доля тех, кто считает главным препятствием именно стоимость внедрения. Это может говорить о том, что рынок таких решений в России постепенно взрослеет, а сами технологии перестают восприниматься как что-то слишком дорогое и экзотическое.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru