Гарда NDR теперь предотвращает сложнодетектируемые сетевые атаки

Гарда NDR теперь предотвращает сложнодетектируемые сетевые атаки

Гарда NDR теперь предотвращает сложнодетектируемые сетевые атаки

ГК «Гарда» объявила о выходе новой версии системы выявления и реагирования на сетевые угрозы – NDR. Она может выявлять аномалии в сетевом трафике с помощью методов продвинутой аналитики, что позволяет предотвращать атаки, которые сложно выявить с помощью традиционных инструментов сетевой безопасности.

Прежде всего модуль аналитики направлен на выявление обращений к центрам контроля и управления, которые используют ботнеты.

Технология позволяет выявлять повторяющиеся последовательности из нескольких уникальных запросов ботов. «Гарда NDR» выявляет скрытые зависимости в сетевом трафике, более точно определяет аномалии, которые указывают на присутствие ботов и их активность в сети.

Как утверждают разработчики, применяемая модель устойчива к шифрованию и поддерживает детектирование даже при использовании туннелей DNS-over-HTTPs. В итоге она может противодействовать даже сложнодетектируемым сетевым угрозам.

«В 2021 мы выпустили первую версию поведенческих ML-моделей (моделей машинного обучения) и приняли стратегическое решение развивать несигнатурные методы выявления угроз и аномалий, которые являются ключевым элементом функциональности для NTA / NDR-решений, – отметил руководитель разработки продукта «Гарда NDR» Павел Шубин. – С того момента ML-модели «Гарда NDR» существенно эволюционировали, сейчас они способны выявлять даже неочевидные отклонения поведения устройств и пользователей, которые нельзя определить другими методами. Поведенческие модели (профилирование) с учетом постоянно возрастающей сложности атак по-прежнему остаются наиболее действенным инструментом их детектирования».

«Сейчас мы ясно пониманием, что российский подход к NTA-решениям, основанный на сочетании IDS и DPI , устарел и не отвечает задачам рынка и актуальному ландшафту угроз. Мы постоянно совершенствуем ML-модели и выпустили новую модель для детектирования обращений к C&C, которая позволяет детектировать маскирующиеся последовательности из нескольких уникальных "отстуков"», – добавил руководитель продукта «Гарда NDR» Станислав Грибанов.

К 2030 году у каждого россиянина появится цифровой медицинский профиль

К 2030 году у каждого россиянина должен появиться цифровой медицинский профиль. Об этом заявил глава Минздрава Михаил Мурашко на расширенном заседании коллегии ведомства, где обсуждали итоги работы за 2025 год и планы на 2026-й.

По словам министра, к этому же сроку в стране должны завершить создание единой цифровой платформы для управления здоровьем.

Идея в том, чтобы собрать в одной системе всё, что связано с пациентом: данные о состоянии здоровья, сведения о маршруте лечения, информацию о ресурсах медорганизаций и даже о компетенциях врачей.

Фактически Минздрав продолжает линию на постепенный отказ от бумажного формата. Цифровизация в медицине идёт не первый год, но теперь акцент явно смещается с отдельных сервисов на единую платформу, которая должна связать данные, учреждения и врачей в общий контур.

Параллельно министерство собирается ещё активнее расширять применение искусственного интеллекта. Причём ИИ хотят использовать не только в диагностике и лечении, но и в более рутинных задачах: для составления расписаний, голосового ввода протоколов и запуска чат-ботов для пациентов.

Если всё это действительно дойдёт до полноценной реализации, для пациентов это должно означать более связанную и удобную систему: меньше бумажной волокиты, быстрее доступ к данным и более цельную картину лечения.

Но, как обычно бывает с такими большими цифровыми проектами, главный вопрос будет не только в сроках, но и в том, насколько аккуратно получится собрать всё это в одну работающую систему.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru