В Entensys собрали контент-фильтр нано-размера на Raspberry Pi

В Entensys собрали контент-фильтр нано-размера на Raspberry Pi

В Entensys собрали контент-фильтр нано-размера на Raspberry Pi

Специалисты Entensys смогли собрать опытный образец системы контентной фильтрации UserGate Web Filter на платформе Raspberry Pi. Данная сборка была сделана в рамках исследований возможностей по запуску продуктов Entensys на ARM-процессорах, что может представлять интерес в плане перспективного выпуска новых недорогих и компактных устройств.

Экспериментальный образец весит всего 94 грамма и может легко уместиться на ладони. Минимальная стоимость делает подобные устройства доступными для самых разных категорий, включая домашних пользователей, образовательные и социальные учреждения, а также пользователей беднейших стран, в которых как раз сейчас быстрыми темпами проходит интернетизация.

Кроме того, реализованная поддержка работы с ARM-процессорами позволит выпустить и более производительные, но по-прежнему недорогие и компактные устройства, в том числе и на других платформах. В целом возможность запуска UserGate Web Filter на столь скромных по ресурсам системах свидетельствует о его высокой производительности и возможности обрабатывать значительной объем трафика на полноценных серверных системах.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru