Сумма средней страховой выплаты от утечки достигла 3,7 млн долларов США

Сумма средней страховой выплаты от утечки достигла 3,7 млн долларов США

По данным исследования NetDiligence, средняя страховая выплата от утечки данных резко поднялась с 2,4 млн долларов США в 2010 году до 3,7 млн в 2011. По данным исследования NetDiligence «Cyber Liability & Data Breach Insurance Claims — A Study of Actual Payouts for Covered Breaches» («Страховые претензии по ответственности за действия в сети Интернет и утечке данных: исследование фактических выплат по защищенным страхованием нарушениям»), расходы на страхование типичного случая утечки данных составили от 25 тыс. до 200 тыс. долларов США.

Юридические издержки вследствие утечки данных являются значительной частью страховых издержек и составляли в среднем 582 тыс. долларов США, потраченных на юридическую защиту, и 2,1 млн долларов США на расчетные затраты. В 2010 году эти цифры составили 500 тыс. и 1 млн долларов США соответственно.

Анализ исков по инцидентам показал, что 42 % раскрываемой информации приходится на несанкционированное раскрытие информации личного характера, что на 27 % больше показателей 2010 года. Вторыми в списке раскрываемой информации оказались сведения, составляющие врачебную тайну. На них приходится 15 %, что на 16 % меньше, чем в 2010, передает infowatch.ru.

Аналитический центр InfoWatch отмечает, что наиболее часто страдающие от утечки данных отрасли ― финансовые услуги и здравоохранение. На их долю в 2011 году пришлось соответственно 26 и 20 % страховых требований.

Комментирует главный аналитик InfoWatch Николай Федотов: «В России и некоторых других странах запрещено страховать административную и уголовную ответственность. При этом большинство утечек, которые беспокоют операторов и "субъектов ПД", лежат именно в этих сферах. Остаётся гражданская ответственность. Добиться от оператора-нарушителя чего-либо через гражданский процесс для граждан - нереально, а для государственных органов - унизительно. Поэтому страхование утечек России не грозит. А про данное исследование можно сказать только одно: адвокаты в США очень дорогие».

 

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru