Иван

Менеджеры и другие вирусы - интервью Николая Гребенникова

В этой теме 1 сообщение

Менеджеры и другие вирусы

Автор: АЛЕКСАНДР ОРЛОВ, Источник: Компьютерра

Дата: 25 ноября 2008 г., Город: Москва

Рубрика: Прочее;

ниже вроде как прилизанная версия, полная туточки http://www.happy-pm.com/hpm_int_nikolay_grebennikov.pdf

"ОЦЕНИТЬ РАБОТУ ИНЖЕНЕРА ЗНАЧИТЕЛЬНО ПРОЩЕ"

Николай Гребенников, директор департамента по исследованиям и разработке "Лаборатории Касперского", еще во время учебы на третьем курсе МГТУ им. Баумана с подачи своего научного руководителя начал работать в Государственной Регистрационной палате при Министерстве юстиции, где на Delphi и Interbase написал систему регистрирования юридических лиц на территории РФ. Работа была интересная, но платили мало. Гребенников ушел в отдел информационных технологий ИТАР-ТАСС, где платили еще меньше, а после этого начал работать в коммерческих компаниях, в том числе и в Cybiko (один из проектов Давида Яна из ABBYY), где трудился над созданием одноименного мини-компьютера. В декабре 2002 года Николай пришел на собеседование в "Лабораторию Касперского".

- Сейчас с улыбкой вспоминаю, как почти месяц мне по разным причинам отказывали. К моменту прохождения интервью в "Лаборатории Касперского" я успел достаточно хорошо изучить РМВОК1, тестирование по которому проводилось здесь при приеме на работу. Мой результат был 4,55. Если не ошибаюсь, этот показатель - третий в России среди тех, кто проходил данный тест онлайн. Успешно пройдя тестирование и ряд интервью, в январе 2003 года я был принят в компанию на должность системного аналитика. Причем существовала договоренность, что если я сумею хорошо себя зарекомендовать, через некоторое время мне будет дана возможность реализовывать на практике собственные идеи в качестве менеджера проектов. В итоге я проработал полгода в команде, занимавшейся разработкой Антивируса Касперского для рабочих станций версии 5.0, а в сентябре 2003 года возглавил проект Prototype Personal Prague (PPP). На его реализацию ушел год.

На основе успешно завершенного проекта РРР осенью 2004 года было принято решение о начале разработки Антивируса Касперского версии 6.0 и сформирована проектная команда, в которую вошел и я. Работа над шестой версией продукта заняла почти три года. В процессе ее разработки нашей командой предпринимались попытки внедрения ряда других, во многом инновационных решений. Возможно, именно это и послужило причиной моего назначения в июне 2005 года на должность заместителя руководителя департамента инновационных технологий (R&D).

Руководителем подразделения в тот момент был Евгений Касперский, но поскольку Евгений является публичной персоной, времени на управление департаментом у него оставалось немного. Поэтому значительная часть задач по оперативному руководству департаментом легла на меня. Число сотрудников департамента, поначалу не превышавшее шестидесяти человек, в настоящий момент выросло втрое и достигло 185 человек, причем это далеко не предел - в планах у нас дальнейшее расширение.

Важным аспектом моей работы в то время было совмещение функций менеджера и менеджера проектов. В силу ряда причин тогда не существовало четкого механизма обратной связи с потребителем. Перед нами стояла задача - создать эффективный механизм сбора мнений конечных пользователей. Мне пришла в голову мысль об организации общения с нашими пользователями через форум компании, где бы информация аккумулировалась и анализировалась на всех этапах реализации каждого конкретного проекта: на начальном этапе тестирования, в процессе эксплуатации официальных версий или же стадии выпуска обновлений. Выпущенная нами в марте 2005 года бета-версия Антивируса Касперского 6.0 произвела настоящий фурор на форумах, в том числе и на форуме "Лаборатории Касперского". В кратчайшие сроки была сформирована команда заинтересованных в дальнейшем развитии продукта людей - не побоюсь этого слова - наших фанов. Они принимали самое деятельное участие в тестировании Антивируса, чем сильно нам помогли: выложив новую сборку вечером, к утру мы получали множество ценных откликов, на основе которых вносили в продукт изменения.

Совмещение функций заместителя департамента информационных технологий и менеджера проектов позволило мне принимать решения о внедрении в продукты новых инновационных разработок компании, таких, например, как небезызвестный модуль проактивной защиты. Кроме того, мы приступили к созданию прототипов ряда компонентов, которые в версиях 7.0 и 8.0 дали свой эффект. После выхода Антивируса Касперского версии 6.0 в мае 2006 года мы сконцентрировались на технологиях и в версии 7.0 внедрили модуль эвристического детектирования, что фактически позволило реализовать концепцию "тройного щита" с несколькими модулями защиты.

Через год начались работы над версией 8.0. Поскольку речь шла о создании антивируса с применением по-настоящему революционных технологий, было решено, что проект возглавлю я как руководитель департамента R&D - это позволило бы максимально оперативно принимать решения о внедрении новых компонентов. Задуманное мы смогли реализовать через девять месяцев кропотливого труда - 29 апреля 2008 года.

Параллельно в январе 2008 года в "Лаборатории Касперского" была проведена реорганизация, в результате чего были сформированы новые менеджерские функции. Решением компании я был назначен на должность директора департамента по исследованиям и разработкам, которую занимаю до сих пор.

Что оказалось для вас неожиданным, когда вы стали менеджером?

- Пожалуй, то, что большинство книжных рекомендаций и методик попросту неприменимы в реальной жизни. Кроме того, идеи agile-разработки, казавшиеся очень эффективными, особенно для небольших команд, оказались не столь эффективны в рамках работы над таким масштабным проектом, как, например, Антивирус Касперского 6.0.

Чем отличается руководство инженерами от руководства менеджерами?

- В нашей индустрии есть немало примеров того, как из инженеров получались хорошие менеджеры. Будучи руководителем большого отдела, я понял одну важную вещь: нужно уметь максимально эффективно использовать возможности делегирования своих полномочий менеджерам второго уровня; разумеется, необходимо удостовериться в том, что эти люди тоже способны эффективно распределять задачи между своими непосредственными подчиненными.

В моей практике бывали случаи, когда менеджеры (в прошлом инженеры) пытались решать определенные задачи самостоятельно, что приводило к переработкам и хронической усталости. В этом смысле менеджерам труднее, поскольку в процессе работы над проектом уже не все зависит от них самих: на общую оценку их действий непосредственно влияют рабочие показатели команды подчиненных. Оценить работу инженера гораздо проще.

В какой момент люди переходят на следующий уровень?

- Как и в большинстве компаний, в "Лаборатории Касперского" существуют два пути, две лестницы развития - менеджерская и профессиональная. Причем в рамках менеджерской лестницы возможно развитие не только по вертикали, но и по горизонтали - по пути углубления профессиональной специализации. Самый частый сценарий: разработчики становятся старшими разработчиками, а затем экспертами, как в технической области, так и в области менеджмента. Однако есть примеры, когда люди, не будучи экспертами в области разработки ПО, становились менеджерами либо в других областях, либо пополняли штат управленческих

кадров практически сразу после получения высшего образования.

Если говорить о моменте перехода на следующий уровень по технической линии, здесь все довольно очевидно: после того как человек набирается опыта, у него появляются свои идеи, он переходит на уровень старшего разработчика. Далее он получает новый опыт и знания, начинает мыслить уже системно, то есть не на уровне одного-двух компонентов, а на уровне архитектуры всего продукта, взаимодействии компонентов в рамках разных сервисов, все более абстрагируясь от конкретного функционала. Таким образом, старший специалист может дорасти до эксперта в области разработки ПО, не становясь при этом руководителем. У эксперта или старшего разработчика может быть команда из нескольких человек, которым он дает указания по разработке и имплементации новых компонентов, но формально эти люди не являются его подчиненными.

Иногда сотрудник вдруг понимает, что ему хочется управлять людьми, ему интересен процесс общения, достижения синергетического эффекта при эффективной организации работы команды подчиненных ему людей. Нередко подобные мысли посещают сотрудника по завершении проекта (или же его части) либо в связи с началом нового, подчас поворотного этапа развития компании. В такой момент сотрудник начинает свой путь наверх по менеджерской лестнице: из руководителя группы становится руководителем отдела, затем департамента, а иногда поднимается еще выше.

Менеджерская ошибка, ставшая для вас самым большим уроком?

- Несколько лет назад сложилась ситуация, в которой я принял решение, связанное с организационными изменениями в рамках проектной команды (наш продукт задерживался по срокам выхода). В ходе обсуждения ситуации с ведущими разработчиками выяснилось, что существует проблема с одним из сотрудников группы, во многом влияющая на текущий результат. Узнав об этом, я перевел ряд задач, ранее порученных этому человеку, на его коллег. Принятое решение сильно демотивировало сотрудника и, как я понял позднее, в целом было неверным. В той ситуации следовало иным образом организовать обсуждение возникшей проблемы, сделать его более открытым. Подобные меры позволили бы принять более конструктивное решение, которое в конечном счете дало бы необходимый результат. Этот случай, пожалуй, был самым неприятным за все время моей работы.

Как мотивировать людей?

- Хороший руководитель должен успешно решить два вопроса: во-первых, оптимальным образом организовать бизнес-процессы, чтобы каждый сотрудник вносил ощутимый вклад в дело достижения глобальных целей компании; во-вторых, обеспечить комфортное пребывание подчиненных на работе - люди должны получать прежде всего моральное удовлетворение от того, чем они занимаются. Обязательно необходимо создать условия для беспрепятственного общения сотрудника с коллегами. Весьма желательно как можно чаще организовывать общие для всех обсуждения различных аспектов трудовой деятельности. Важно давать сотрудникам возможность ощутить свою значимость и сопричастность к миссии компании.

Несмотря на то что, по моему мнению, деньги - не главный мотивирующий фактор, прозрачность схем формирования бонусных премий и их выплат имеет большое значение для мотивации сотрудников. При этом в бонус должны быть включены две части: как индивидуальная, так и командная - в разных долях. Над этим вопросом мы сейчас активно работаем.

Вопросам мотивации посвящено немало литературы. В данный момент я читаю замечательную книгу, изданную Гарвардским университетом, в которой центральное место уделено мотивации персонала: как топ-менеджмента, так и коллектива в целом.

Что касается книг по управлению, то я бы отметил "Руководство командой разработчиков программного обеспечения. Прикладные мысли" Сергея Архипенкова - за практический подход и отсутствие "советов от великих консультантов", а из книг по бизнесу в целом - "Построенные навечно. Успех компаний, обладающих видением" Джима Коллинза и Джерри Порраса. Книга не новая, но крайне поучительная.

1 A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK Guide) - стандарт управления проектами и документ, описывающий этот стандарт. В конце нынешнего года должна выйти четвертая версия стандарта. Тест, который Гребенников упоминает ниже, называется РМР. - Прим. ред.

  • Upvote 5

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

Создайте учетную запись или войдите, чтобы комментировать

Вы должны быть пользователем, чтобы оставить комментарий

Создать учетную запись

Зарегистрируйте новую учётную запись в нашем сообществе. Это очень просто!


Регистрация нового пользователя

Войти

Уже есть аккаунт? Войти в систему.


Войти с помощью Facebook Войти Войти с помощью Twitter
Anti-Malware.ru Вконтакте   Anti-Malware.ru в Facebook   Anti-Malware.ru в Twitter   Anti-Malware.ru в LinkedIn   RSS
  • Сообщения

    • Максим744
      Попробуйте зажать сонр аль и делит   http://xixiko.ru
      http://tolkozdes.pw
    • Максим744
      Посмотрим что из этого выйдет http://xixiko.ru
      http://tolkozdes.pw
    • AM_Bot
      В статье представлены по отдельности и в сравнении друг с другом сканеры уязвимостей компании Tenable, предназначенные как для малых организаций, так и для крупных предприятий, а также рассмотрен инновационный динамический подход для управления и измерения кибератак.       ВведениеNessus Professional2.1. Основные возможности Nessus ProfessionalTenable.io3.1. Основные возможности Tenable.ioTenable SecurityCenter4.1. Основные возможности Tenable SecurityCenterСравнение решений TenableВыводы ВведениеАктивы организаций никогда не находятся в статичном состоянии — обновляются операционные системы и программное обеспечение, добавляются новые серверы и рабочие станции пользователей, претерпевает изменения топология сети. Такие действия рано или поздно могут привести к ошибкам при настройке и негативным последствиям — инфраструктура становится уязвимой. Одним из запоминающихся примеров может служить вирус-шифровальщик WannaCry, широкое распространение которого было связано с несвоевременным обновлением операционных систем.В связи с этим организациям, разрабатывающим свое программное обеспечение, необходимо задумываться о безопасности создаваемых приложений и их кода. Причем эффективнее это делать на этапе разработки продукта, будь то облако, мобильное приложение, SaaS или DevOps. В свою очередь заказчикам не стоит забывать о безопасности, своевременном обновлении и устранении уязвимостей операционных систем, сетевого оборудования, баз данных и компонентов виртуальной инфраструктуры.На этом фоне компания Tenable (Штат Мэриленд, США) разработала продукты как для малых компаний, так и для крупных корпораций, которые обладают всеми основными функциями решений для управления уязвимостями — безопасность приложений, агенты на конечных устройствах, аудит конфигурации, настройка приоритизации при поиске угроз, приоритизация, построенная в контексте бизнеса, и многое другое. Важную роль в развитии Tenable сыграл и инновационный подход к поиску уязвимостей и угроз — основанный на активах информационных технологий, что позволило привнести в компанию порядка 200 млн долларов инвестиций. Руководство компании в лице нового генерального директора Амита Йорана (бывший директор RSA) закладывает понимание того, что активы уже давно вышли за пределы лишь ноутбуков и серверов, а складываются в сложные комбинации вычислительных платформ, подверженные разнообразным атакам. Для того чтобы избежать финансовых потерь и вовремя выявить уязвимости инфраструктуры, в зависимости от требуемых возможностей программы и количества человеческих ресурсов, организации могут выбрать подходящий продукт от компании Tenable — Nessus Professional, Tenable.io, Tenable SecurityCenter. Nessus ProfessionalNessus Professional — сканер уязвимостей для небольших организаций, включающих в себя до 50 рабочих машин, а также для аудиторов, осуществляющих анализ безопасности своих заказчиков. Продукт позволяет оценивать конфигурации, находить уязвимости и, в случае обнаружения проблем при настройке инфраструктуры, предотвращать сетевые атаки. Рисунок 1. Интерфейс, доступный администратору, в Nessus Professional Основные возможности Nessus ProfessionalК основным возможностям Nessus Professional можно отнести:Широкий выбор режимов анализа защищенности.Гибкие настройки параметров анализа уязвимостей.Управление обновлениями продукта и контента.Составление отчетов по заданным критериям.Совместимость с плагинами Nessus.Автоматические ежедневные обновления системы.Возможные типы анализа защищенностиNessus Professional предоставляет возможность проведения проверок для обеспечения соответствия нормативным требованиям FFIEC, HIPAA, NERC, PCI DSS, а также отраслевым стандартам CERT, CIS, COBIT / ITIL, DISA STIG. Такой охват обеспечивают более 450 предустановленных шаблонов.Сканирование уязвимостей . Оценка систем, сетей и приложений на наличие уязвимостей.Аудит конфигурации. Проверка соответствия сетевых активов политикам и отраслевым стандартам.Обнаружение вредоносных программ. Также обнаруживается потенциально нежелательное и неуправляемое программное обеспечение.Сканирование веб-приложений. Обнаружение уязвимостей веб-серверов и служб и уязвимостей OWASP.Гибкие поисковые запросы. Определение закрытой информации в системах или документах.Аудит системы управления. Сканирование систем SCADA, встроенных устройств и приложений ICS.Поддержка облачных вычислений . Оценка слабых мест конфигурации облачных решений, таких как Amazon Web Services, Microsoft Azure и Rackspace.Возможности анализа защищенностиСистема поддерживает несколько вариантов сканирования, таких как поддержка удаленного и локального сканирования активов, сканирования с аутентификацией, режим автономного аудита конфигурации сетевых устройств.Обнаружение и сканирование активов. Сетевые устройства, включая брандмауэры нового поколения, операционные системы, базы данных, веб-приложения, виртуальные и облачные среды.Сканирование сетей. Сканирование на IPv4, IPv6 и гибридных сетях.Сканирование по расписанию. Сканирование с настройкой по времени и частоте запуска.Выборочное повторное сканирование хоста. Выполнение повторного сканирования всех или выборочных хостов.Автоматический анализ сканирования. Рекомендации по восстановлению и настройке сканирования.Возможности управленияОбновление продукта. Автоматическое обновление программного обеспечения Nessus и изменение пользовательского интерфейса.Обновление контента. Постоянное обновление уязвимостей с помощью плагинов Nessus, актуальных угроз, угроз нулевого дня и новых типов конфигураций, позволяющих соответствовать нормативным требованиям.Поддержка пользователей. Варианты предоставления услуги технической поддержки — веб-портал, чат и электронная почта.Составление отчетовСистема может самостоятельно пересылать отчеты ответственным лицам в случае обнаружения уязвимостей, изменения их степени опасности, по расписанию, в том числе так называемые отчеты об исправлении.Гибкая отчетность. Возможность создания отчетов с сортировкой по уязвимостям или хосту, создание резюме или сравнение результатов сканирования для поиска изменений.Несколько форматов отчетов. Встроенный (XML), PDF (требуется, установка Oracle Java на сервер Nessus), CSV и HTML.Уведомление о целевых почтовых уведомлениях. Уведомление о результатах сканирования, рекомендациях по исправлению и улучшению конфигурации.Совместимость с другими системамиВ данный момент Nessus Professional поддерживает интеграцию с Nessus RESTful API — стандартизированный, поддерживаемый и документированный API для интеграции Nessus в рабочий процесс.  С помощью плагина Nessus можно поддерживать актуальное состояние системы, что позволяет своевременно получать отчеты и реагировать на новые уязвимости. Tenable.ioTenable.io является универсальной облачной платформой, предназначенной для управления уязвимостями в рамках крупного, среднего и малого бизнеса. Совсем недавно Tenable совместно с дистрибьютором в России (компания «Тайгер Оптикс») сообщила о новой версии Tenable.io, которая включает расширенные возможности, позволяющие снижать риски в критически важных информационных системах, таких как АСУ ТП и SCADA.Основные возможности Tenable.ioК основным возможностям Tenable.io можно отнести:Встроенные приложения. Tenable.io предоставляет несколько приложений для решения задач безопасности, таких как управление уязвимостями, безопасность контейнеров и сканирование веб-приложений. Приложения основаны на общей платформе, используют сенсоры Nessus®, API и SDK для получения информации и доступны в едином интерфейсе.Безопасность контейнеров. Tenable.io постоянно контролирует образы контейнеров на наличие уязвимостей, вредоносных программ и соответствия корпоративным политикам. Благодаря обеспечению безопасности в процессе сборки контейнеров организации могут увидеть скрытые риски в контейнерах и исправить их, а также обеспечить соответствие образов контейнеров политикам безопасности предприятия.Параметры сканирования. Включенные сенсоры Nessus увеличивают охват сканирования и уменьшают количество скрытых уязвимостей. Активное сканирование с помощью Nessus Professional обеспечивает широкий охват активов и уязвимостей, а сканирование на основе агентов Nessus Agents и мониторинг пассивного трафика на основе Nessus Network Monitor охватывают труднодоступные объекты, такие как периферийные устройства и критичные хосты (например, в сегментах АСУ ТП).Отслеживание активов. Используя расширенный алгоритм идентификации активов, Tenable.io определяет истинную идентичность каждого ресурса в инфраструктуре компании, в том числе ноутбуки и виртуальные машины. Этот алгоритм использует набор атрибутов для точного отслеживания изменений в активах, независимо от того, какие им присваиваются IP-адреса, как они перемещаются или как долго хранятся.Документированный API и интегрированный SDK. Сторонние компоненты можно интегрировать в продукт Tenable.io и автоматизировать использование его возможностей и данных об уязвимостях. Рисунок 2. Структура продукта Tenable.io  Модульные приложения Tenable.ioTenable.io предлагает модульные приложения, которые отвечают конкретным потребностям в области безопасности, такие как «Управление уязвимостями», «Сканирование веб-приложений» и «Защита контейнеров». Приложения Tenable.io могут быть лицензированы индивидуально; нет предварительных условий или требований о совместной покупке.Управление уязвимостямиПриложение «Управление уязвимостями», позволяющее обеспечить широкий охват активов, предоставляет администратору следующие возможности:Комплексная оценка активов инфраструктуры.Отслеживание активов с помощью алгоритма идентификации.Внутреннее и внешнее сканирование.Использование предустановленных шаблонов и встроенных проверок конфигурации.Интегрирование с хранилищами паролей, решениями по управлению уязвимостями и мобильными устройствами. Рисунок 3. Приложение «Управление уязвимостями» позволяет просматривать состояние уязвимостей в компании  Сканирование веб-приложенийПриложение «Сканирование веб-приложений» позволяет повысить уровень безопасности веб-приложений за счет автоматического сканирования и обнаружения уязвимостей благодаря следующим возможностям:Понимание собственных веб-приложений за счет информации об их расположении и полной карты сайта.Безопасное сканирование веб-приложений, позволяющее разграничить части веб-приложений, которые требуется сканировать всегда, и части, которые не должны никогда проверяться.Автоматизация сканирования.Включение в покрытие сканирования веб-приложений на HTML, HTML5 и AJAX.Интеграция с другими решениями компании Tenable.Безопасность контейнеровПриложение «Защита контейнеров» позволяет оценить уязвимость, обнаружить вредоносы и обеспечить соблюдение политик при работе с контейнерами благодаря следующим возможностям:Непрерывная оценка защищенности, которая позволяет запускать проверку в случае появления в базе данных ранее неизвестной уязвимости.Защита контейнеров от вредоносных программ за счет оценки исходного кода образа контейнера.Настройка корпоративной политики, позволяющей вовремя оповестить разработчиков контейнера в случае превышения в нем порогового значения уровня риска.Сводные отчеты, представленные в дашбордах и позволяющие оценить оперативную обстановку.Ускорение DevOps путем определения рисков безопасности.Внедрение тестирования безопасности в инструментарий разработки программного обеспечения. Tenable SecurityCenterTenable SecurityCenter предназначен для управления уязвимостями в крупных компаниях (от 500 машин). Tenable SecurityCenter консолидирует и оценивает данные об уязвимости на предприятии, уделяя приоритетное внимание рискам безопасности и обеспечивая четкое представление о состоянии защищенности информационных активов. Tenable SecurityCenter позволяет получить контекст, необходимый для эффективного определения приоритетов и устранения уязвимостей, обеспечения соответствия инфраструктуры стандартам и нормативным требованиям безопасности и принятия действенных мер для обеспечения эффективности программы обеспечения безопасности информационных технологий и снижения бизнес-рисков. Рисунок 4. Отчет Tenable SecurityCenter с анализом угроз за 3 месяца Основные возможности Tenable SecurityCenterК основным возможностям Tenable SecurityCenter можно отнести следующее:Управление уязвимостями и аналитика. В системе настраиваются панели мониторинга и отчеты, полученные данные можно группировать, визуализировать и анализировать, измеряя эффективность программы безопасности.Расширенная аналитика. Позволяет консолидировать и анализировать все данные об уязвимостях, полученных с различных сенсоров Nessus, которые были распределены по всей организации.Отчеты и дашборды. Администратор может воспользоваться предустановленными отчетами на основе HTML5. Такой инструмент предоставляет данные, необходимые для принятия решений администраторам безопасности, аналитикам и руководящему составу.Оповещения и уведомления. В системе можно настроить оповещения и действия для быстрого реагирования, которые предупредят администраторов о важных событиях и инцидентах безопасности, что позволяет вовремя устранить уязвимость и снизить риски.Оценка активов и их группировка. Для получения информации в режиме реального времени можно выполнять группировку активов информационных технологий компании на основе политик и проводить их оценку.Соответствие нормативным актам и международным стандартам, которое достигается благодаря встроенным в продукт шаблонам и отчетам.Возможность интеграции со многими смежными решениями, такими как патч-менеджмент, управление мобильными устройствами, а также киберразведка и анализ угроз. Рисунок 5. Пример построения отчета в Tenable SecurityCenter  Сравнение решений TenableКазалось бы, каждое из представленных решений позволяет выявлять уязвимости, однако их возможности и область применения различны. Это позволяет организациям осознанно подходить к вопросу безопасности своих активов и выбрать продукт, который будет оптимально соответствовать требованиям. Таблица 1. Сравнение решений для анализа защищенности компании TenableКритерийNessus ProfessionalTenable.ioTenable SecurityCenterУстановкаНа площадке заказчикаВ облакеНа площадке заказчикаСканирование на уязвимости+++Сканирование на соответствие политикам+++Поиск вредоносов и взломов+++Киберразведка (Threat Intelligence)+++Сканирование АСУ ТП+++Официальное сканирование на PCI DSS-+ОпцияОтчеты и дашбордыБазовыеСтандартныеРасширенная подсистемаЦентрализованный репозиторий политик и результатов сканированияОпция++Интеграции с MDM, Patch Management, PIMОпция++Сканирование агентамиОпцияОпцияОпцияСистема тикетов--+Динамические списки активов--+Непрерывный мониторинг по сети Nessus Network Monitor (ранее Passive Vulnerability Scanner, PVS)-ОпцияОпцияАналитика поведения хостов--ОпцияДетектирование аномалий поведения--Опция ВыводыПродукты компании Tenable имеют широкий спектр возможностей, позволяющий в режиме реального времени выявлять и эффективно устранять многие угрозы безопасности. Компаниям, которые рассматривают возможность использования в своей инфраструктуре сканеров уязвимости, стоит определиться с необходимыми возможностями продукта (требуется ли гибкая настройка подсистемы отчетов или достаточно базовых, нужен ли непрерывный мониторинг сети или определение аномалий поведения и др.), а также с типами и количеством информационных активов в организации.Несмотря на большое количество возможностей по анализу защищенности, у всех представленных решений отсутствует встроенная поддержка отечественных стандартов, потому что компания не так давно вышла на российский рынок, что частично компенсируется возможностью создания собственных отчетов. По тем же причинам продукты еще не сертифицированы ФСТЭК России.Тем не менее, решения позволяют в полной мере защищать организацию от уязвимостей, ошибочных настроек и вредоносов, что положительно сказывается на общей защищенности инфраструктуры и позволяет оценивать и снижать риски информационной безопасности.  Читать далее
    • AM_Bot
      В статье описываются системы поведенческого анализа пользователей и сущностей User and Entity Behavioral Analytics (UBA/UEBA), основные принципы их работы, сферы использования и тенденции развития рынка. UEBA — достаточно молодой класс систем, но представляющий большой практический интерес в связи с тем, что эти системы используют принципиально новый подход в борьбе с современными угрозами.   ВведениеПринцип работы UEBA-системКакие прикладные задачи решают системы поведенческого анализа?3.1. Определение скомпрометированных аккаунтов пользователей и конечных станций3.2. Определение и предотвращение инсайдерских угроз3.3. Мониторинг сотрудников и их прав доступаМировой рынок систем поведенческого анализаРоссийский рынок систем поведенческого анализаКраткий обзор продуктов, предназначенных для поведенческого анализа6.1. Определение скомпрометированных аккаунтов пользователей и конечных станций6.2. Exabeam Advanced Analytics (Exabeam)6.3. Splunk UBA (Splunk)6.4. Определение и предотвращение инсайдерских угроз6.5. Microsoft Advanced Threat Analytics (ATA) (Microsoft)6.6. ObserveIT (ObserveIT)6.7. Мониторинг сотрудников и их прав доступа6.8. HPE ArcSight UBA (HPE/MicroFocus)6.9. IBM QRadar UBA (IBM)6.10. Другие игрокиВыводы ВведениеЦелевых атак стало больше, они стали более изощрёнными и продуманными, злонамеренные пользователи стали умнее, а корпоративные информационные системы показывают лавинообразный вертикальный и горизонтальный рост. В таком мире контролировать и реагировать на инциденты информационной безопасности становится все сложнее и дороже. Поэтому перед индустрией ИБ стоит множество задач по автоматизации процессов определения и реагирования на инциденты и угрозы. Одну из таких задач решают системы класса User [and Entity] Behavioral Analytics (UEBA/UBA).User [and Entity] Behavioral Analytics (UEBA/UBA) — класс систем, позволяющих на основе массивов данных о пользователях и ИТ-сущностях (конечных станциях, серверах, коммутаторах и т. д.) с помощью алгоритмов машинного обучения и статистического анализа строить модели поведения пользователей и определять отклонения от этих моделей, как в режиме реального времени, так и ретроспективно. В качестве источников данных для UEBA-систем могут выступать файлы журналов серверных и сетевых компонентов, журналы систем безопасности, локальные журналы с конечных станций, данные из систем аутентификации и даже содержание переписки в социальных сетях, мессенджерах и почтовых сообщениях.Формально UEBA и UBA относятся к одному классу систем, но при этом имеют одно фундаментальное отличие. UBA-системы берут за основу информацию, связанную только с пользовательской активностью и, соответственно, фокусируются на пользователях и их ролях. UEBA-системы информацию о пользователях и ролях обогащают информацией о системном окружении — хостах, приложениях, сетевом трафике и системах хранения данных. Это позволяет UEBA-системам строить профили не только пользователей, но и всего ИТ-окружения. Благодаря этому UEBA-системы, в отличие от UBA, способны идентифицировать более широкий класс угроз, связанных не только с пользователями, но и с объектами ИТ-инфраструктуры.Системы UEBA представлены как в виде отдельных программных решений, так и в виде расширений для уже существующих систем: SIEM (Security Information and Event Management), DLP (Data Loss Prevention), EDR (Endpoint Detection and Response) и пр. Принцип работы UEBA-системСистемы UEBA, архитектурно, решают 4 основные задачи:Прикладная аналитика данных из различных источников, как простая статистическая, так и расширенная, с использованием методов машинного обучения, в режиме реального времени и/или с определенной периодичностью.Быстрая идентификация атак и других нарушений, большинство из которых не определяются классическими средствами ИБ.Приоритизация событий, консолидированных из разных источников (SIEM, DLP, AD и т. д.), для более оперативного реагирования со стороны администраторов ИБ.Более эффективная реакция на события за счет предоставления администраторам ИБ расширенной информации об инциденте, включающей все объекты, которые были вовлечены в аномальную активность.Исходя из вышесказанного, в ядро любой UEBA-системы включаются технологии по работе с большими массивами данных. И если в случае с расширениями к известным SIEM-системам (IBM QRadar UBA, HPE ArcSight UBA, LogRhythm AI Engine) такие технологии доступны из коробки, то самостоятельные решения должны либо использовать сторонние разработки (например, Exabeam использует Elastic Stack), либо свои собственные (Splunk UBA, Microsoft ATA).Опираясь на массив собранных данных, UEBA-система строит модель нормального поведения пользователя и его взаимодействия с корпоративными системами. Построение модели происходит как с помощью простых статистических алгоритмов, так и с помощью алгоритмов машинного обучения. Помимо этого, UEBA-системы могут строить модели поведения целых групп пользователей и определять отклонения каждого из них от общей модели.Если какие-то действия пользователя выбиваются из построенной модели, UEBA-система определяет это как аномальную активность и создает соответствующее предупреждение администратору безопасности. Обычно это происходит в режиме реального времени или близком к нему.В дополнение к этому, системы UEBA ведут ретроспективную статистику по каждому пользователю и на основе собранных данных по его аномальной активности способны выставлять своеобразные оценки риска каждому из них. В дальнейшем эти оценки используются в ранжировании событий, облегчая работу администратора безопасности.Наконец, UEBA-системы предоставляют развернутую информацию по инцидентам, включая информацию обо всех задействованных пользователях и системах, с анализом определенных аномалий в их поведении, что значительно упрощает дальнейшее расследование. Какие прикладные задачи решают системы поведенческого анализа?Благодаря общему подходу ко всем сетевым сущностям (не только к пользователям, но и к элементам ИТ-инфраструктуры) UEBA способны дополнять широкий класс ИБ-систем и решать задачи, которые эти системы не могут решить в принципе.Определение скомпрометированных аккаунтов пользователей и конечных станцийБольшинство организаций обычно фокусируются на защите периметра и конечных станций. При этом злоумышленники зачастую могут обойти такую защиту, не обнаруживая себя. Решения класса UEBA в состоянии отследить такую активность, начиная с самой ранней стадии заражения и заканчивая конечными станциями и узлам ИТ-инфраструктуры, которые были поражены вследствие горизонтального распространения угрозы.В этом случае UEBA системе не принципиально, вовлечен ли в зловредную активность только пользовательский аккаунт или же под ударом оказались конечные станции и сервера — аномальная активность будет определяться на всех уровнях.Задача определения горизонтального распространения угрозы и последующего расследования инцидента практически недоступна для решения классическими ИБ-системами, ориентированными на защиту периметра и конечных станций.В этом случае UEBA системы могут быть использованы, как вспомогательные к системам классов SIEM, IPS и EDR.Определение и предотвращение инсайдерских угрозПомимо внешних атак на инфраструктуру, есть большой класс угроз, исходящих от доверенных источников — сотрудников организации. Сюда можно отнести утечки данных, внутренний фрод и эксплуатацию уязвимостей в корпоративных системах для повышения привилегий или вывода систем из строя. UEBA-системы в этом случае могут определить аномальную активность в поведении пользователей в их взаимодействии с корпоративными системами и предоставить исчерпывающую информацию администраторам безопасности.Производители UEBA-систем, фокусирующихся на внутренних угрозах, в качестве источников информации часто используют не только системные журналы, но и содержание переписок из корпоративной почты и мессенджеров, что позволяет строить более детальные и персонифицированные модели поведения пользователей.В этом случае UEBA-системы выступают вспомогательными к основным EDR-, SIEM-, DLP- и IPS-системам.Мониторинг сотрудников и их прав доступаНе всегда необходимость профилирования пользователей напрямую связана с предотвращением каких-либо угроз. Подчас, особенно в больших и сложных корпоративных структурах, возникает необходимость в более гранулированном подходе к пользовательским правам, как по их уровню доступа, так и по целевым системам, к которым предоставляется доступ.В этом случае UEBA-система, собирая информацию о пользователях и их привилегиях, дает очень ценную информацию о том, к каким корпоративным системам и с какими привилегиями эти пользователи осуществляют доступ. В результате анализа может выясниться, что не все привилегии и целевые системы, доступ к которым разрешен пользователю, ему реально необходимы. Это помогает понижать привилегии и сокращать число доступных целевых систем для единичных пользователей и групп, что в свою очередь снижает риски внутренних угроз.В этом случае UEBA-системы направлены на помощь ИТ- и ИБ-администраторам и могут использоваться в качестве дополнения к системам классов IAM/IDM, PAM/PUM и DAG. Мировой рынок систем поведенческого анализа«К 2022 году рынок UEBA-систем перестанет существовать», — вот так безрадостно, на первый взгляд, оценивает этот рынок вице-президент Gartner Авива Литан. И для этого есть основания.Мировой рынок UEBA-систем показывает стремительный рост — так со своего появления в 2014 году он растет на 100% от года к году - $50 млн в 2015 году, $100 млн в 2016 году, $200 млн в 2017 году (прогноз). При этом, как самостоятельный продукт UEBA-системы скорее всего в ближайшей перспективе перестанут существовать. И дело здесь в самой технологии.Действительно, UEBA-системы — это мощный аналитический инструмент. При этом для эффективного анализа эти системы требуют большого количества данных, собранных из разных источников. Задачи сбора и систематизации таких данных решают SIEM-системы, предоставляющие доступный из коробки инструментарий по сбору и базовому анализу больших данных. Поэтому наиболее эффективным механизмом внедрения UEBA является их тесная интеграция с уже существующими SIEM-системами.Этот тренд подтверждается слияниями и поглощениями на рынке SIEM/UEBA-систем. Так, в 2015 году Splunk (платформа для работы с большими массивами данных) приобрела поставщика UEBA Caspida и тесно интегрировала их не только со своим ядром (Splunk UBA), но и с собственным SIEM-решением Enterprise Security. HPE выпустил свое решение ArcSight UBA, включившее в себя разработки Securonix. Решение Microsoft Advanced Threat Analytics (ATA) включает в себя разработки купленной в 2014 году израильской компании Aorata, которая, в том числе, разрабатывала средства поведенческого анализа для учетных записей AD. 2017 год также был насыщенным на громкие поглощения: в январе HPE Aruba приобрела Niara, а уже в августе Forcepoint поглотил RedOwl. Нужно ли говорить, что обе компании — лидеры сегмента UEBA.Также некоторые производители SIEM-систем развивают собственные дополнения, отвечающие за поведенческий анализ. Так, IBM выпустил бесплатное расширение UBA для своей SIEM-системы QRadar — IBM QRadar UBA, а LogRhythm выпустил AI Engine — движок для определения аномалий в собираемых данных.При этом классические UEBA-производители, напротив, расширяют функциональность своих продуктов. Так, например, Exabeam, один из пионеров UEBA-рынка, теперь позиционирует свой продукт именно как SIEM & UBA. Balabit уже позиционируется как PUM-вендор и классическую UBA-функциональность использует в рамках своего продукта Blindspotter, отвечающего за расширенный анализ поведения привилегированных пользователей. ObserveIT — полноценный продукт для борьбы с инсайдерскими угрозами (Insider Threat Management), основанный на собственных разработках в области поведенческой аналитики.Gartner прогнозирует, что к 2018 году как минимум четыре компании в сфере UEBA будут поглощены производителями SIEM, DLP и других систем, ориентированных на задачи информационной безопасности. А к 2020 году на рынке останется менее пяти производителей, сфокусированных исключительно на поведенческом анализе. Российский рынок систем поведенческого анализаНа сегодняшний день на российском рынке UEBA-систем широко представлены иностранные продукты, которые поставляются в основном в рамках классических продуктовых каналов производителей ИТ- и ИБ- систем, уже зарекомендовавших себя на российском рынке: IBM, HPE, Splunk, Microsoft и т. д.Российские производители делают первые шаги в сторону поведенческой аналитики, и подобная функциональность уже внедряется в некоторые отечественные продукты:Определение скомпрометированных аккаунтов пользователей и конечных станций:Secure Portal от Group IBKaspersky Fraud Prevention от «Лаборатории Касперского»Определение и предотвращение инсайдерских угроз:Solar Dozor от Solar SecurityКонтур информационной безопасности (КИБ) от SearchInformМониторинг сотрудников и их прав доступа:StaffCop Enterprise от «Атом Безопасность»Но говорить о полноценной автоматической поведенческой аналитике в российских продуктах еще рано. Краткий обзор продуктов, предназначенных для поведенческого анализаКлассификация решений в обзоре весьма условна и базируется на сильных сторонах продукта, а не на исчерпывающем наборе функций.  Большинство решений класса UEBA/UBA в том или ином виде решают практически все перечисленные задачи.Определение скомпрометированных аккаунтов пользователей и конечных станций  Exabeam Advanced Analytics (Exabeam)Exabeam по праву можно считать пионером UEBA-рынка. По заявлениям самой компании, Exabeam имеет самую большую инсталляционную базу UEBA-систем в мире. На сегодняшний день компания позиционирует себя как комплексная платформа для SIEM с расширенной аналитической функциональностью. Классическое UEBA-решение компании стало частью этой экосистемы и получило название Exabeam Advanced Analytics.В основе Exabeam Advanced Analytics лежит собственная технология, названная Statefull User Tracking, которая в полностью автоматическом режиме строит нормальный профиль пользователей, опираясь на информацию о сессиях, устройствах, IP-адресах и учетных записях пользователей. Exabeam Advanced Analytics может разворачиваться как в качестве отдельного решения, так и как часть Exabeam Security Intelligence Platform. Рисунок 1. Интерфейс UEBA-модуля Exabeam Advanced Analytics  К дополнительным задачам, решаемым с помощью платформы Exabeam, можно отнести:Инсайдерские угрозы и утечка данных.Обнаружение вредоносных программ и их горизонтального распространения.Проведение аудита системы на соответствие требованием регуляторов.Платформа Exabeam лицензируется по числу пользователей и не привязывается к объему обрабатываемых данных, как классические SIEM-системы.Подробнее с платформой Exabeam Advanced Analytics можно ознакомиться здесь.  Splunk UBA (Splunk)Компания Splunk была основана в 2003 году и фокусировалась на обработке и быстрой аналитике больших массивов текстовых данных. Логичным продолжением развития платформы стала интеграция алгоритмов машинного обучения и расширений для работы с различными типами данных. Одним таких из решений стал продукт Splunk UBA, который выпускается как отдельное приложение, построенное на продуктах Big Data Foundation (Hadoop, Spark и GraphDB). Несмотря на это, Splunk UBA имеет прозрачную интеграцию с основным продуктами Splunk Enterprise и Splunk Enterprise Security (SIEM-расширение для платформы Splunk).Splunk UBA создает поведенческие модели пользователей, одноранговых групп, конечных станций, сетевых объектов, источников данных и др. Рисунок 2. Основное окно интерфейса Splunk UBA  К дополнительным задачам, решаемым с помощью Splunk UBA, можно отнести:Кража интеллектуальной собственности и «эксфильтрация» данных.Подозрительное поведение в связке пользователей, устройств и приложений.Обнаружение вредоносных программ и их горизонтального распространения.Splunk UBA лицензируется по числу анализируемых пользователей, полученных из Microsoft AD, LDAP или любой аналогичной системы аутентификации пользователей в сети.Подробнее с продуктом Splunk UBA можно ознакомиться здесь.Определение и предотвращение инсайдерских угроз  Microsoft Advanced Threat Analytics (ATA) (Microsoft)В ноябре 2014 года Microsoft купила израильскую компанию Aorato, а уже в мае 2015 года на своей конференции Microsoft Ignite представила решение Advanced Threat Analytics. Microsoft ATA может забирать данные как классическими средствами Microsoft (пересылка событий WEF или непосредственно из сборщика событий Windows), так и из сторонних SIEM-систем.Microsoft ATA выявляет три типа угроз: атака злоумышленников, аномальное поведение и проблемы/риски безопасности. Атаки злоумышленников определяются детерминировано по списку известных атак на инфраструктуру Microsoft (Pass-the-Hash, Golden Ticket, вредоносные запросы на репликацию и т. д.). Аномальное поведение, как и в других UBA-системах, определяется с помощью механизмов машинного обучения. Проблемы/риски безопасности включают в себя определение известных уязвимостей в протоколах или использование их старых неподдерживаемых версий. Рисунок 3. Пример поведенческого отчета в Microsoft ATA  Можно выделить несколько дополнительных сфер применения для Microsoft ATA с точки зрения поведенческой аналитики:Кража учетных записей и злоупотребление привилегированными учетными записями.Обнаружение неизвестных угроз и их горизонтального распространения.Microsoft ATA лицензируется либо по числу устройств, либо по числу пользователей. Помимо отдельно приобретаемой лицензии, Microsoft ATA входит в комплекты лицензий и подписок: Enterprise Client Access License Suite (и по пользователям, и по устройствам), Enterprise Mobility Suite + Security (только по пользователям) и Enterprise Cloud Suite (только по пользователям).Подробнее с решением Microsoft Advanced Threat Analytics можно ознакомиться здесь.  ObserveIT (ObserveIT)Компания ObserveIT была основана в 2006 году в Израиле. Изначально компания фокусировалась на мониторинге внешних поставщиков. С развитием собственной платформы поведенческого анализа компания стала расширять сферы применения своего продукта на мониторинг внутренних сотрудников, привилегированных пользователей и внешних поставщиков. С этого момента ObserveIT сосредоточилась на разработке полноценного ITM (Insider Threat Management) решения. В феврале 2016 года компания представила первое комплексное решение для предотвращения (а не только определения) внутренних угроз.Отличительной чертой архитектуры решения ObserveIT является наличие легковесных клиентских агентов. Эти агенты, помимо сбора данных, позволяют осуществлять проактивную блокировку определенных действий пользователя, в том числе при определении поведенческих аномалий в них. Рисунок 4. Окно интерфейса ObserveIT Insider Threat Intelligence  К дополнительным задачам, решаемым с помощью ObserveIT, можно отнести:Определение скомпрометированных учетных записей.Проведение аудита системы на соответствие требованием регуляторов.ObserveIT, в отличие от классических UEBA-решений, лицензируется по числу конечных станций, находящихся под управлением системы.Подробнее с ObserveIT можно ознакомиться здесь.Мониторинг сотрудников и их прав доступа  HPE ArcSight UBA (HPE/MicroFocus)HPE ArcSight UBA является расширением для одной из самых известных и распространенных SIEM-систем HPE ArcSight. ArcSight UBA построен на базе одного из лидеров UEBA-рынка — компании Securonix. Компания Securonix классически фокусируется на широком классе угроз: начиная с внутренних угроз и утечек данных, заканчивая безопасностью облачных сред и контролем учетных записей пользователей.HPE ArcSight UBA на основе готовых математических моделей для профилирования активности на основе полученных событий позволяет производить группировку однотипных событий (peer group analysis), выявлять аномалии (anomaly detection), определять штатные профили работы пользователей (baseline profiling), определять частоту возникновения событий (event rarity). Рисунок 5. Интерфейс HPE ArcSight UBA с поведенческой аналитикой пользователей  К дополнительным задачам, которые решает HPE ArcSight UBA, можно отнести:Определение инсайдерской активности.Обнаружение неизвестных угроз и их горизонтального распространения.В сентябре 2017 года завершилось слияние Software подразделения HPE и компании MicroFocus, из магазина которой теперь доступно расширение UBA. HPE ArcSight UBA лицензируется по количеству пользователей, для которых производится поиск поведенческих аномалий.Подробнее с расширение HPE ArcSight UBA можно ознакомиться здесь.  IBM QRadar UBA (IBM)IBM Security QRadar User Behavior Analytics (UBA) представляет собой расширение для SIEM-системы IBM QRadar, доступное из IBM X-Force App Exchange. На сегодняшний день UBA-расширение для IBM QRadar фокусируется исключительно на поведенческом анализе пользователей. Выставление оценок риска каждому пользователю производится, как на основе простых статистических правил, так и с помощью методов машинного обучения.Необходимо отметить, что IBM QRadar UBA является собственной разработкой IBM Security и в планах компании обеспечить непрерывное развитие приложения и расширение сфер его применения. Рисунок 6. Основное окно приложения IBM Security QRadar UBA  На сегодняшний день можно выделить несколько дополнительных сфер применения IBM QRadar UBA:Определение инсайдерской активности и утечек данных (инициированных пользователями)Обнаружение неизвестных угроз и их горизонтального распространения (если такая активность затрагивает конечных пользователей)Приложение IBM Security QRadar UBA доступно из IBM X-Force App Exchange и распространяется бесплатно.Подробнее с расширение IBM Qradar UBA можно ознакомиться здесь.Другие игрокиВ подробный отчет не включены производители, чьи решения не представлены на российском рынке, хотя они и имеют сильные позиции в сегменте UEBA/UBA:LogRhythm (и его AI Engine)Gurucul Risk Analytics (GRA)Balabit BlindspotterТакже в отчет не вошли компании, поглощенные относительно недавно более крупными игроками, которые представлены на российском рынке:Niara (поглощена HPE Aruba в феврале 2017 года)RedOwl (поглощена Forcepoint в августе 2017 года)Пока мало информации о конкретных сферах применения этих UEBA-систем в составе продуктов материнских компаний.Помимо этого, в отчет не вошли системы, представленные на российском рынке:McAfee UBA Content Pack — пока поддерживает базовые правила корреляции и ограниченное число сфер применения.RSA NetWitness Suite, в который глубоко интегрированы UBA-возможности, наравне с остальными решениями Advanced Threat Detection & Cyber Incident Response.Нужно заметить, что оба производителя являются безусловными лидерами многих сегментов ИБ-рынка, но выделить в их продуктах UEBA/UBA-функциональность, доступную для отдельного анализа, сложно. ВыводыUEBA/UBA-системы — это следующий шаг в определении неизвестных типов угроз, целенаправленных атак и внутренних нарушителей. Основываясь исключительно на поведенческом анализе, эти системы способны выявлять аномалии и неочевидные взаимодействия пользователей с корпоративными системами, что в конечном итоге позволяет администраторам безопасности видеть расширенную картину безопасности предприятия и оперативно реагировать на инциденты ИБ.При этом даже сейчас становится очевидным, что UEBA выступают отличным дополнением к аналитическим функциям SIEM-систем, но как отдельный продукт со своим рынком скорее всего перестанут существовать. В свою очередь, UBA-системы гармонично встраиваются в архитектуру ИБ-систем, сфокусированных исключительно на пользователях, таких как DLP и PUM.  Несмотря на технологически иной (и местами на порядок более качественный) подход к определению угроз, отдельные UEBA/UBA-системы будут восприниматься очередным нагромождением в ИБ-ландшафте предприятия, наравне с уже существующими SIEM, DLP, EDR, IAM и прочими системами. В будущем это станет ключевым фактором при выборе или отказе от внедрения отдельной UEBA/UBA-системы. Уже сегодня лидирующие UEBA/UBA-системы имеют механизмы тесной интеграции с существующими SIEM-системами, что открывает перед ними куда более широкий рынок, но уже как для OEM-поставщиков.На российском рынке уже есть интерес к подобному классу систем, но пока это носит точечный бессистемный характер. Мировой рынок UEBA/UBA-систем весьма молодой и перспективный, поэтому есть надежда, что российские производители SIEM, EDR и DLP будут расширять аналитические способности своих систем, в том числе с внедрением методов поведенческой аналитики или соответствующих продуктов сторонних производителей.  Читать далее
    • msulianov
      У многих моих знакомых Dr.Web установлен. Все рады. менять не хотят.