87% специалистов готовы доверить ИИ рекомендации по реагированию в SIEM

87% специалистов готовы доверить ИИ рекомендации по реагированию в SIEM

87% специалистов готовы доверить ИИ рекомендации по реагированию в SIEM

Российские компании готовы слушать советы ИИ в SIEM, но отдавать ему красную кнопку пока не собираются. Это показал опрос участников эфира AM Live «Российские SIEM 2026: что изменилось и как теперь выбирать?». Больше всего респонденты готовы доверить искусственному интеллекту рекомендации по реагированию на инциденты — этот вариант выбрали 87% участников.

Создание и доработку правил детектирования готовы делегировать 71%, а сбор контекста и подготовку резюме расследований — 58%.

Несколько осторожнее аудитория относится к триажу и приоритизации инцидентов — эту задачу ИИ согласны поручить 44% опрошенных. Ещё 39% готовы использовать его для поиска и формирования запросов.

А вот полностью автономное реагирование без подтверждения аналитика набрало всего 13%. В общем, ИИ уже можно посадить рядом с SOC-командой, поручить ему рутину и попросить подготовить план действий.

Но самостоятельно блокировать пользователей, отключать узлы и принимать другие потенциально болезненные решения ему пока не разрешают.


Участники также рассказали, что, по их мнению, сильнее всего изменит SIEM к 2030 году. Лидируют ИИ и автономные агенты с 34%. На втором месте — объединение SIEM с другими платформами информационной безопасности, за которое проголосовали 28% респондентов.

Изменений в экономике и моделях лицензирования ожидают 14%, появления новой архитектуры работы с данными — 13%, а развития облачных и гибридных моделей — 9%. Только 2% считают, что за ближайшие годы ничего существенно не поменяется. Железная выдержка, учитывая скорость, с которой сегодня переписывается рынок.

На эфире эксперты также обсудили ложные срабатывания, правила детектирования, MITRE ATT&CK, UEBA, производительность, масштабирование, хранение данных и TCO. Главный вывод: выбирать SIEM по красивой презентации больше нельзя. На пилоте придётся проверять не только скорость обработки событий, но и качество контента, удобство расследований и реальную стоимость дальнейшей эксплуатации.

CodeScoring запустила собственное хранилище программных артефактов Save

Компания CodeScoring представила собственное хранилище артефактов CodeScoring.Save. Решение предназначено для хранения и распространения пакетов, библиотек, контейнерных образов и других компонентов, используемых в разработке ПО.

Save ориентировано на корпоративный сегмент и компании любого масштаба, которым необходим предсказуемый и отказоустойчивый репозиторий артефактов.

Об этом Anti-Malware рассказал руководитель разработки продуктов CodeScoring Дмитрий Ключников на конференции CodeScoring Masters. По его словам, разработка Save велась на языке Go с прицелом на современные Kubernetes-среды и стандарты безопасной разработки.

«Мы привлекли к тестированию доверенных партнёров и заказчиков, готовых проверять решение на практике с самых ранних этапов. Их регулярная обратная связь помогает нам калибровать архитектуру и функциональность Save под реальные рыночные требования», — рассказал Дмитрий Ключников.

Хранилище артефактов используется разработчиками как централизованная точка для получения, хранения и распространения компонентов ПО. В эту категорию входят, например, Sonatype Nexus Repository, JFrog Artifactory и Harbor. При этом Save поставляется с готовым инструментом автоматической миграции с открытых репозиториев.

CodeScoring.Save рассчитано одновременно на размещение собственных артефактов и работу с внешними репозиториями через прокси. В продукте заявлена поддержка Maven, npm, NuGet, PyPI, Go Modules, Docker/OCI, DEB, RPM и RAW-файлов.

Save разработано на Go, разворачивается в Kubernetes и поставляется через Helm. В систему встроены ролевая модель, отдельные аккаунты для автоматизированных систем, аудит систем, аудит действий пользователей и API. Вычислительная часть приложения отделена от слоя хранения, что позволяет масштабировать их независимо.

Одной из особенностей нового продукта разработчики называют встроенную работу с безопасностью артефактов. Безопасность заложена в архитектурную основу продукта: интеграция с CodeScoring.OSA позволяет проверять компоненты с использованием данных платформы CodeScoring. Таким образом, базовую информацию о найденных проблемах можно будет получать непосредственно в хранилище.

При этом CodeScoring не собирается привязывать новое хранилище к покупке основной платформы.

«Это абсолютно отделяемое решение. Оно может продаваться вместе с CodeScoring, а может продаваться отдельно», — подчеркнул Дмитрий Ключников.

Продукт поставляется как самостоятельное локальное решение для развёртывания в инфраструктуре заказчика. Ключевые корпоративные возможности включены в базовую функциональность продукта. Запуск собственного репозитория усиливает возможности всей платформы безопасной разработки CodeScoring.

Сейчас OSA Proxy и Save решают разные задачи. OSA Proxy проверяет пакеты и манифесты, которые разработчики получают из внешних репозиториев, по заданным политикам безопасности. Save отвечает прежде всего за хранение и распространение самих артефактов.

Тесная интеграция с модулем OSA обеспечивает соблюдение политик безопасности и блокировку опасных компонентов непосредственно на уровне репозитория.

«Интеграция модулей позволит выстроить бесшовный контроль: Save становится единой доверенной точкой входа, предотвращая попадание вредоносных пакетов в контур разработки», — рассказал Ключников.

По его словам, наличие собственного хранилища позволяет разработчикам CodeScoring не зависеть от набора данных и возможностей интеграции, которые предоставляют сторонние системы управления репозиториями.

Ещё одним направлением развития продукта станет работа с моделями искусственного интеллекта как с отдельным типом артефактов.

На первом этапе речь идёт о хранении и распространении моделей. Среди экосистем, поддержку которых рассматривают разработчики, Дмитрий Ключников назвал Hugging Face.

«В первую очередь мы рассматриваем базовый функционал — именно хранение и дистрибуцию моделей», — пояснил он.

Более сложные возможности, в том числе инфраструктура для обучения моделей, пока находятся на стадии изучения спроса.

CodeScoring также планирует сертифицировать Save с учётом российских требований безопасной разработки.

Параллельно разработчики ориентируются и на зарубежные практики, связанные с подтверждением происхождения и целостности программных артефактов.

Таким образом, после запуска Save линейка CodeScoring выйдет за пределы анализа и проверки сторонних компонентов: компания добавляет собственную инфраструктуру для их хранения и распространения.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru