Собираетесь уволиться? Не забудьте захватить секретную информацию

Собираетесь уволиться? Не забудьте захватить секретную информацию

Так поступил бывший сотрудник автомобильного завода Ford, который совершил кражу и передачу конкурентам конструкторской документации, составленную на новые проекты компании; разработка таких документов оценивается в миллионы долларов.

Известно, что обвиняемый, сорокадевятилетний Сян Дун Юй, уроженец Китая, работал на Ford в качестве инженера по продукту в течение 10 лет. И вот, перед тем как поставить руководство компании в известность о своем уходе, он скопировал на съемный жесткий диск всю нужную информацию, а это примерно 4000 файлов, среди которой оказалась конструкторская документация на разработку подсистем двигателя/трансмиссии, электрической системы распределения, генератора, электрической подсистемы и дизайн кузова автомобиля, как сообщается в иске. Далее, обвиняемый устроился в американское представительство конкурирующей автомобильной компании, головной офис которой находится в Пекине. После чего за ним пристально наблюдали сотрудники правоохранительных органов и через год он был задержан.

В результате проведенной судебной экспертизы был подтвержден факт наличия конфиденциальных документов компании Ford, на ноутбуке подозреваемого, который к моменту ареста сгорел.

Согласно сообщению, Юй признал себя виновным в краже документации и передачи ее конкурирующей компании. Ему было назначено наказание в виде лишения свободы сроком более пяти лет и штрафа в размере $150000. Помимо этого, Юй будет департирован в Китай после того, как закончится срок его заключения.

Security Vision теперь получает данные об угрозах от НКЦКИ, ФСТЭК и ФинЦЕРТ

Security Vision начала получать данные об актуальных киберугрозах напрямую от ключевых российских регуляторов — НКЦКИ, ФСТЭК России и ФинЦЕРТ Банка России. Речь идёт об обмене технической информацией, которая используется для раннего выявления и анализа киберинцидентов.

В аналитический центр компании поступают индикаторы компрометации: хэши подозрительных файлов, их имена и расположение, IP-адреса, DNS-имена, URL потенциально опасных ресурсов и другие данные, указывающие на активные или готовящиеся атаки. Эти сведения могут касаться как отдельных отраслей, так и российских организаций в целом.

Полученная информация оперативно обрабатывается и включается в ежедневные обновления для продуктов Security Vision NG SOAR, Security Vision SIEM и Security Vision TIP. Обновления содержат правила корреляции и механизмы детектирования активности, связанной с выявленными угрозами. В совокупности набор регулярно обновляемых фидов платформы сейчас насчитывает более 50 тысяч индикаторов компрометации.

Для работы с таким объёмом данных в продуктах Security Vision активно применяются технологии искусственного интеллекта. Они используются для поиска аномалий, выявления скрытых атак, приоритизации и оценки инцидентов, а также для подбора сценариев реагирования. Кроме того, ИИ задействован в автоматической обработке бюллетеней безопасности, оценке критичности уязвимостей, прогнозировании развития атак и формировании отчётов. В системе также есть ИИ-помощник, который помогает разбирать конкретные инциденты и отвечает на общие вопросы по ИБ.

В компании отмечают, что получение данных от НКЦКИ, ФСТЭК и ФинЦЕРТ позволяет пользователям быстрее узнавать о наиболее критичных угрозах и реагировать на них на ранних этапах, снижая вероятность развития атак.

Интеграция с регуляторами также усиливает роль Security Vision в национальной системе кибербезопасности. Платформа включена в реестр ГосСОПКА как средство ликвидации последствий компьютерных инцидентов, что позволяет использовать её в центрах ГосСОПКА и на объектах критической информационной инфраструктуры.

Как отметил генеральный директор Security Vision Руслан Рахметов, оперативное получение и интеллектуальный разбор данных от регуляторов помогают организациям быстрее выявлять актуальные векторы атак и своевременно снижать риски.

Отдельно в компании подчёркивают гибкость своих решений: продукты построены на платформенном подходе с Low-Code / No-Code-конструкторами и поддерживают работу с фидами от разных поставщиков без жёсткой привязки к конкретным вендорам. Это позволяет комбинировать источники данных и настраивать интеграции под конкретные задачи и инфраструктуру.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru