IBM выпустила новое защитное решение Security Intelligence with Big Data

IBM выпустила новое защитное решение Security Intelligence with Big Data

Корпорация IBM представила решение IBM Security Intelligence with Big Data, объединяющее платформу анализа угроз безопасности с аналитикой «Больших данных» для борьбы с внешними киберугрозами и обнаружения и предотвращения внутренних рисков безопасности. IBM Security Intelligence with Big Data предлагает комплексный подход, который позволяет специалистам по аналитике угроз безопасности расширить свои возможности и оперативно выявлять вредоносную киберактивность, сообщили в IBM.

Новое решение объединяет: возможности платформы IBM QRadar Security Intelligence Platform по корреляционному анализу данных в реальном времени для получения актуальных знаний об угрозах безопасности; функции специализированной аналитики больших массивов структурированных данных (например, оповещений о событиях безопасности устройств, регистрационные журналы ОС, транзакции DNS-серверов и информационные потоки в сети) и неструктурированных данных (сообщения электронной почты, контент социальных медиа, полная информация о пакетах данных и бизнес-транзакции), предоставляемые платформой IBM InfoSphere BigInsights; а также экспертные возможности для сбора доказательств нарушений безопасности. По словам разработчиков, такое сочетание помогает организациям решать наиболее сложные проблемы безопасности, включая «постоянные угрозы повышенной сложности» (Advanced Persistent Threat, APT), мошенничество и инсайдерские угрозы.

«Используя разнообразные активы IBM, мы постоянно расширяем возможности по аналитике угроз безопасности, которые используют наши клиенты, — сообщил Брендан Ханниган (Brendan Hannigan), генеральный менеджер подразделения IBM Security Systems Division. — Наша цель состоит в том, чтобы дать заказчикам понимание реального значения каждого бита данных, независимо от того, где эти данные находятся в сети, а также помощь клиентам извлечь уроки из прошлых событий безопасности, чтобы лучше защитить себя в будущем».

Продвинутым организациям, стремящимся глубже понять риски безопасности, IBM Security Intelligence with Big Data предоставляет широкие возможности по выявлению угроз, объединяя обширный опыт в области безопасности с аналитикой, утверждают в IBM. Расширяя сферу исследования новых типов данных, решение помогает организациям находить ответы на вопросы, которые раньше они даже не могли задавать. Путем анализа структурированных данных из внутренних и внешних источников вместе с неструктурированными данными предприятия, IBM Security Intelligence with Big Data помогает выявлять зловредную активность, глубоко скрытую в корпоративных информационных потоках, передает cnews.ru.

Среди ключевых возможностей нового решения в IBM выделяют: оперативный корреляционный анализ и выявление аномалий в разнообразных по типу и формату данных в системах безопасности и сетях; высокую скорость запроса аналитических данных по безопасности; гибкий анализ как структурированных, так и неструктурированных «Больших данных»; графический интерфейс для визуализации и исследования «Больших данных»; инструментарий для углубленного анализа и контроля сетевой активности.

IBM Security Intelligence with Big Data включает обширную базу инструментов для анализа угроз безопасности, от системы классификации и автоматизированного упорядочивания данных о безопасности до набора правил и информационных панелей, которые систематизируют отраслевые практики и ускоряют окупаемость инвестиций. В особых случаях, для ускорения развертывания и дополнительных преимуществ, IBM планирует поставлять InfoSphere BigInsights Application Accelerators. Решение сопровождается экспертными профессиональными услугами от IBM.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru