В новой версии Kaspersky Anti Targeted Attack добавили модуль NDR

В новой версии Kaspersky Anti Targeted Attack добавили модуль NDR

В новой версии Kaspersky Anti Targeted Attack добавили модуль NDR

«Лаборатория Касперского» выпустила седьмую версию платформы Kaspersky Anti Targeted Attack (KATA), предназначенную для защиты от целевых кибератак и оснащённую новым модулем — Network Detection and Response (NDR).

Обновлённая платформа предназначена для защиты от сложных и целевых атак и включает три ключевых модуля:

  • KATA — отвечает за анализ сетевого трафика, контролирует точки входа угроз (сеть, веб-трафик, электронная почта) и обеспечивает проверку подозрительных объектов в песочнице.
  • Kaspersky Endpoint Detection & Response Expert (KEDR) — предоставляет полную картину событий в инфраструктуре рабочих мест и серверов, защищая их от сложных угроз и APT-атак.
  • Network Detection and Response (NDR) — новый модуль для глубокого анализа сетевого трафика. Он позволяет выявлять угрозы, проводить ретроспективный анализ, искать аномалии, строить карту сети и таблицы сессий, а также оперативно реагировать на инциденты через сетевые устройства и файрволы.

Особенность NDR заключается в возможности записи «сырого» сетевого трафика для последующего анализа. Эта функциональность помогает организациям эффективно выявлять атаки и исследовать угрозы, даже если они не вызывают стандартных оповещений о безопасности.

Обновлённая KATA с модулем NDR приближается к функциональности полноценной XDR-платформы, предоставляя организациям комплексные инструменты для анализа и реагирования на кибератаки. Использование KATA, NDR и KEDR в единой консоли расширяет сценарии реагирования и позволяет интегрироваться с Kaspersky SD-WAN, обеспечивая надёжную передачу трафика в распределённых сетях.

«Комплексный подход особенно важен для организаций с распределённой инфраструктурой и удалёнными филиалами, где может использоваться простое сетевое оборудование без возможности передачи протоколов SPAN или NetFlow, — отмечает Марина Усова, руководитель корпоративных продаж «Лаборатории Касперского» в России. — В таких случаях KES может выполнять роль AVZ, Application Control, EDR (при наличии лицензии KEDR) и NDR-сенсора, что улучшает видимость и безопасность процессов в этом сегменте сети».

Дополнительно в новой версии KATA расширены возможности интеграции с Kaspersky Endpoint Security (KES), который теперь может отправлять объекты в KATA Sandbox для эмуляции и передавать сетевую телеметрию с именем процесса напрямую в NDR. Это позволяет ускорить поиск угроз и повысить точность анализа.

Для действующих пользователей KATA модуль NDR активируется после обновления платформы и приобретения новой лицензии. Новым клиентам доступна седьмая версия платформы с возможностью активации NDR по соответствующей лицензии.

«Мы предлагаем передовое решение для защиты от целевых атак, объединяющее возможности анализа сетевых угроз (KATA и NDR) и EDR. Это обеспечивает централизованный контроль, эффективное выявление угроз и их оперативное устранение», — комментирует Тимофей Титков, руководитель развития продуктов облачной и сетевой безопасности «Лаборатории Касперского».

Российские компании тормозят внедрение ИИ из-за рисков для безопасности

Высокие риски для безопасности и конфиденциальности данных остаются главным препятствием для внедрения искусственного интеллекта в российских компаниях. Об этом свидетельствуют результаты совместного исследования УЦСБ и ГК «Солар», в котором приняли участие представители 102 организаций из различных отраслей, включая телекоммуникации, государственный сектор, финансы, промышленность, строительство, энергетику и транспорт.

«Среди компаний, которые пока не используют ИИ, основной причиной отказа названы высокие риски безопасности и конфиденциальности данных, включая утечки исходного кода и коммерческой информации — 42,5% ответов. На втором месте находится нехватка компетенций внутри компании — 35%. Ещё 32,5% респондентов указали на отсутствие понятных и экономически обоснованных сценариев применения ИИ в бизнесе. Высокая стоимость внедрения (20%) и регуляторная неопределённость (25%) играют менее значимую роль», — отмечают авторы исследования.

В то же время различные нейросетевые модели уже используют 59% участников опроса. Треть компаний применяет большие языковые модели (LLM), ещё треть пока не использует такие инструменты, но планирует внедрить их в ближайшее время.

Лишь 3% организаций готовы доверить искусственному интеллекту самостоятельное принятие решений. Наиболее распространённой моделью остаётся формат ИИ-ассистента: в 40% компаний нейросети используются для анализа информации и подготовки рекомендаций, а окончательное решение принимает человек.

Как отметил руководитель направления безопасной разработки УЦСБ Евгений Тодышев, результаты исследования показывают, что бизнес видит потенциал технологий ИИ, но при этом стремится сохранить контроль над данными и процессами.

«Рынок готов к управляемому использованию искусственного интеллекта и ожидает от разработчиков понятных методик внедрения с гарантированным уровнем безопасности», — подчеркнул эксперт.

Директор Центра технологий кибербезопасности ГК «Солар» Иван Вассунов считает опасения компаний вполне обоснованными.

«Только в 2025 году в 30 раз вырос объём трафика в публичные большие языковые модели. При этом лишь 25% компаний разработали политики информационной безопасности, регулирующие работу сотрудников с ИИ», — отметил он.

При этом эксперты напоминают, что использование локальных ИИ-систем снижает риски утечек, но может ограничивать функциональность и гибкость решений. Кроме того, как ранее показало исследование «К2 Кибербезопасность» и «Лаборатории Касперского», в 75% проектов по разработке ИИ-сервисов в той или иной степени не соблюдаются требования MLSecOps — практик безопасной разработки и эксплуатации систем искусственного интеллекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru