Малый бизнес ошибочно считает свои ИТ-системы защищенными

Малый бизнес ошибочно считает свои ИТ-системы защищенными

Новое исследование проблем малого бизнеса показало, что большинство руководителей предприятий SMB ошибочно считают свои информационные системы хорошо защищенными. По данным отчета "2012 NCSA/Symantec National Small Business Study", 86% руководителей компаний малого и среднего бизнеса удовлетворены уровнем защиты информации своих клиентов и сотрудников (52% респондентов удовлетворены полностью и 34% – до некоторой степени).

В то же время исследование продемонстрировало, что в секторе SMB очень слабо реализованы технические и организационные меры по обеспечению информационной безопасности. У 87% опрошенных организаций нет сформулированной политики информационной безопасности для сотрудников, работающих в Интернете, у 83% – нет плана защиты от кибератак, у 59% – отсутствует план реагирования на утечки данных, 72% – не имеют политики безопасного использования мобильных и удалённых устройств. Только 14% респондентов применяют многофакторную аутентификацию для доступа к сети, и лишь 23% – шифрование данных клиентов, пишет cybersecurity.ru.

«Действительно, малый и средний бизнес отстает в плане реализации даже элементарных политик и процедур обеспечения информационной безопасности, - комментирует эксперт по вопросам информационной безопасности eScan в России и СНГ. – Это происходит из-за недостаточной информированности руководства организаций SMB об угрозах и доступных средствах защиты, а также из-за ограниченности ресурсов, направляемых SMB на создание и поддержание своих систем информационной безопасности».

Не только безопасность, но и ИТ-инфраструктура в целом в таких организациях финансируется по остаточному принципу. Основу компьютерного парка составляют устаревшие операционные системы и приложения, часто не лицензионные, и это тоже серьезная проблема, резко усложняющая любые внедрения систем безопасности.

Между тем малый и средний бизнес становится мишенью киберпреступников всё чаще. И даже если в информационной сети небольшой организации не обрабатываются конфиденциальные данные, и потому ей не «страшны» кражи информации, она может подвергнуться другим угрозам: например, выйти из строя из-за DoS-атаки или быть использованной хакерами в качестве части ботнета.

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