Вышла KUMA 3.2 с маршрутизатором событий и маппингом правил на MITRE ATT&CK

Вышла KUMA 3.2 с маршрутизатором событий и маппингом правил на MITRE ATT&CK

Вышла KUMA 3.2 с маршрутизатором событий и маппингом правил на MITRE ATT&CK

Вышла версия Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform под номером 3.2. Разработчики добавили функции, которые автоматизируют рутинные действия и позволяют ИБ-специалистам работать максимально эффективно.

Новая функциональность позволяет повысить продуктивность специалистов по информационной безопасности и администраторов системы, расширяет возможности по обнаружению и реагированию на угрозы в рамках XDR-платформы.

Отправка событий из удалённых офисов в один поток. Добавлен маршрутизатор событий. Это сервис, который предназначен для снижения нагрузки на каналы связи, уменьшения количества портов, открываемых на межсетевых экранах. Он позволяет принимать события от коллекторов, собирающих данные с источников, и направлять события в заданные точки назначения в соответствии с заданными на сервисе фильтрами. Использование такого промежуточного сервиса позволяет эффективно распределять нагрузку на каналы связи и использовать каналы связи с невысокой пропускной способностью.

Выполнение группировки по произвольным полям, использование функций округления времени из интерфейса работы с событиями. При проведении расследования аналитику требуется находить выборки с событиями, строить запросы с группировками и агрегатными функциями. Теперь для выполнения запросов с агрегацией не требуется переписывать SQL-запрос — достаточно выбрать одно или несколько полей, по которым следует выполнить группировку, и запустить операцию «Выполнить запрос».

Поиск событий по нескольким хранилищам, или федеративный поиск. Появилась возможность запускать поисковый запрос одновременно в нескольких кластерах хранения и получать результат в одной общей таблице. Таким образом в распределённых кластерах хранения можно быстрее и проще найти нужные события. В общей таблице с событиями указывается, в каком из хранилищ была найдена запись.

Маппинг правил на MITRE ATT&CK. В помощь аналитикам создан механизм, который позволяет визуализировать покрытие матрицы MITRE ATT&CK разработанными правилами и таким образом оценить уровень защищённости. Это позволяет импортировать в KUMA актуальный файл с перечнем техник и тактик; в свойствах правил перечислить техники и тактики, выявляемые этим правилом; экспортировать из KUMA список правил и увидеть покрытие в MITRE ATT&CK Navigator (можно указать отдельные папки с правилами).

Сбор журналов DNS Analytics. Использование KUMA Windows агентом нового транспорта ETW (сервис Event Tracing for Windows) для чтения подписки DNS Analytics обеспечивает получение расширенного журнала DNS, событий диагностики, аналитических данных о работе DNS-сервера — это больше информации, чем в журнале отладки DNS, и с меньшим влиянием на производительность DNS-сервера.

Помимо вышеперечисленного в релиз KUMA 3.2 вошли и другие доработки, которые были добавлены на основе отзывов и пожеланий заказчиков. Подробнее о новой функциональности можно прочитать по ссылке.

«Для специалистов по ИБ SIEM-система является одним из основных рабочих инструментов, и безопасность компании в значительной мере зависит от того, насколько экспертам удобно взаимодействовать с SIEM, концентрируясь непосредственно на борьбе с угрозами, а не на рутине. Мы продолжаем активно совершенствовать решение, которое является центральной частью нашей экосистемы Kaspersky Symphony XDR, опираемся на потребности рынка и обратную связь от заказчиков и постоянно вводим новые функции для упрощения работы аналитиков», — комментирует Илья Маркелов, руководитель направления развития единой корпоративной платформы в «Лаборатории Касперского».

Подробнее о SIEM-системе Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform можно узнать на официальной странице продукта.

Яндекс с нуля обучил полностью суверенную языковую модель

Яндекс разработал с нуля языковую модель Alice AI Foundation LLM и открыл её веса для самостоятельного запуска и дообучения. Компания называет разработку полностью суверенной и планирует сделать её основой будущей рассуждающей модели и ИИ-агентов «Алисы».

Как сообщают «Ведомости», Alice AI Foundation содержит 80 млрд параметров и обучена на 18 трлн токенов.

При обработке каждого токена активируются только 3 млрд параметров, модель использует архитектуру Mixture of Experts и подключает нужную часть экспертов, а не будит весь 80-миллиардный коллектив одновременно.

Такой подход должен снизить вычислительные затраты при запуске, не отказываясь от ёмкости крупной модели. Контекстное окно достигает 262 144 токенов.

При этом речь идёт о базовой модели после предобучения, а не о готовом чат-боте: чтобы получить разговорного ассистента или специализированный корпоративный инструмент, её ещё предстоит дообучить.

Веса опубликованы на Hugging Face под лицензией Apache 2.0. Разработчики могут запускать модель на собственной инфраструктуре, адаптировать её под свои задачи и использовать результат в исследовательских и коммерческих проектах.

Яндекс подчёркивает, что самостоятельно подготовил обучающий корпус, выбрал архитектуру и гиперпараметры, не опираясь на готовые иностранные модели.

Однако слово суверенная пока остаётся заявленной характеристикой: официальный порядок присвоения такого статуса в России должен заработать только с марта 2027 года.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru