В 2012 году компании потеряли миллиарды евро из-за утечек информации

В 2012 году компании потеряли миллиарды евро из-за утечек информации

Zecurion Analytics представляет результаты ежегодного исследования утечек информации за 2012 год. Всего в мире зарегистрировано 825 внутренних инцидентов информационной безопасности, общий ущерб от которых составил $20,083 млрд. 



Несмотря на незначительное снижение размера финансового ущерба от одной утечки информации с $25,13 млн в 2011 году до $24,34 млн в 2012 году, на протяжении последних лет сохраняется общая тенденция роста затрат пострадавших компаний. Согласно прогнозам Zecurion Analytics, такая тенденция сохранится и в будущем. В 2013 году рост ущерба от утечек будет обусловлен ужесточением штрафных санкций за разглашение персональных данных в Евросоюзе и России. 

«В России штрафуют не за утечку информации как таковую, а за нарушение закона, — говорит Владимир Ульянов, руководитель Аналитического центра компании Zecurion. — С одной стороны, даже если ничего не утекло, но информация «плохо лежит», компания может заплатить штраф. С другой стороны, даже серьёзный инцидент, затронувший десятки тысяч человек, часто остаётся безнаказанным. Чтобы мотивировать компании заниматься защитой персональных данных было бы разумно изменить подход и налагать санкции не только за несоблюдение бумажных нормативов, но и за реальные инциденты». 

В прошлом году по сравнению с 2011 годом существенно изменился отраслевой профиль утечек. Чаще всего информация утекала из образовательных заведений (20,1%), госсектора (16,9%), предприятий торговли (12,4%) и медучреждений (12,3%). Годом ранее больше всего данных «теряли» медицинские организации (20,4% в 2011 году). 

Наиболее распространённый канал утечек в 2012 году — это веб-сервисы (20,5%). Существенно возросла доля утечек через ноутбуки и планшеты (16,5% в 2012 году против 10,1% в 2011). В свою очередь процент утечек через электронную почту упал до минимального значения за последние несколько лет, с 17,8% в 2010 году до 5,8% в 2012 году. Последняя тенденция обусловлена широким распространением технических средств для фильтрации и архивирования почты. Кроме того, сами пользователи сегодня более ответственно подходят к передаче корпоративной информации через электронную почту. 

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