Вышла R-Vision SIEM 1.6 с мультитенантностью для защиты несколько филиалов

Вышла R-Vision SIEM 1.6 с мультитенантностью для защиты несколько филиалов

Вышла R-Vision SIEM 1.6 с мультитенантностью для защиты несколько филиалов

Компания R-Vision выпустила новую версию R-Vision SIEM под номером 1.6. Обновление включает в себя улучшения в работе с правилами корреляции, а также расширение возможностей масштабирования, дополнительного контроля и управления пользователями.

R-Vision SIEM 1.6 дополнился новым режимом распределенной работы коррелятора, который доступен при настройке коллектора.

Теперь можно использовать ресурсы нескольких узлов в кластере для параллельной обработки событий. Благодаря этому для обработки большего числа событий можно горизонтально масштабировать ресурсы корреляции доступными физическими машинами, экономя на стоимости больших конфигураций.

Команда экспертов R-Vision SIEM также уделила особое внимание работе с крупными инфраструктурами. Для таких заказчиков важна гибкая ролевая модель. Поэтому в новой версии разработчики реализовали функциональность мультитенантности в системе, благодаря которому можно централизованно управлять одним решением для защиты нескольких филиалов организации.

Также разработчик предусмотрел гибкую систему ограничений за счет групп разрешений и ролей. В том числе возможность распределить роли доступа и создать группы пользователей с абсолютно уникальными разрешениями. Парольная политика, в свою очередь, устанавливает требования к надежности и использованию паролей для учетных записей, что повышает защищенность самой системы.

Кроме того, разработчик сделал функциональность сниппетов для управления шаблонами функций, которые используются при разработке правил корреляции и нормализации. Например, если один и тот же фрагмент кода планируется использовать в нескольких программах, его можно сохранить в виде сниппета, а затем с помощью этого сниппета добавить его в нужные места программ.

«В R-Vision мы разрабатываем технологии, опираясь на обратную связь клиентов. Мы постоянно улучшаем наши продукты, добавляем новые функции и делаем их использование более удобным, — отметил Виктор Никуличев, продакт-менеджер R-Vision SIEM. — Внесенные улучшения отвечают на основной запрос заказчиков по масштабированию и контролю системы. А функциональность распределенной корреляции открывает новые возможности для наших клиентов».

В ИИ-приложениях почти каждая третья уязвимость оказалась высокорисковой

ИИ-приложения снова напоминают: если к обычному веб-сервису прикрутить большую языковую модель, магия появляется не только в презентации, но и в списке уязвимостей. По данным «Информзащиты», в 2026 году 32% уязвимостей, найденных при пентестах ИИ- и LLM-приложений, относятся к высокорисковым.

Для сравнения: по всем классам активов этот показатель составляет около 12%. То есть риск-профиль ИИ-приложений оказался в 2,7 раза выше среднего.

За второй год наблюдений пропорция не изменилась. Более того, медианный срок устранения серьёзных находок вырос с 19 дней в 2025 году до 36 дней в 2026-м.

Проблема в том, что ИИ-системы тащат за собой сразу два слоя риска. Первый — классика веба и API: аутентификация, авторизация, инъекции, секреты, обработка пользовательского ввода.

Второй — уже нейросетевой зоопарк: инъекции в промпт, утечки системного промпта, ошибки RAG-контуров, отравление данных, небезопасная обработка ответов LLM, проблемы в векторных хранилищах и отказ в обслуживании на уровне модели.

Особенно весело становится, когда модель подключают к корпоративным данным, CRM, базе знаний, API или инструментам автоматизации. В этот момент чат-бот перестаёт быть просто болталкой и получает возможность влиять на процессы. А ошибка в правах или логике вызовов превращает его в аккуратную дверь во внутренние системы.

Автоматическими сканерами всё это ловится плохо. По данным исследования, 78% команд сталкивались с тем, что такие средства пропускали критические уязвимости. Поэтому готовность полностью доверить пентесты автономным инструментам за год упала с 29% до 9%.

С устранением тоже не праздник. В 2026 году компании закрывали только 38,4% высокорисковых находок в ИИ / LLM-приложениях — это самый низкий показатель среди типов тестирования. Для API, например, он составил 77,3%.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru