Уязвимость Heartbleed продолжает представлять опасность для тысяч сайтов

300000 ресурсов остаются уязвимы для атак с использованием Heartbleed

Около 300 тыс. серверов остаются незащищенными,из-зауязвимости Heartbleed. Владельцы ресурсов не спешат принимать меры по борьбе с ошибкой, несмотря на то, что его обнаружили около двух месяцев назад. Большинство экспертов не верят в то, что ошибка представляет серьезную опасность.

Спустя два месяца после обнаружения Heartbleed незащищенными числятся 309 тыс. серверов. За прошедший месяц специалисты обновили всего 9 тыс. ресурсов. По словам Грэхема, владельцы серверов даже не пытаются их защитить, но учитывая, что большинство крупнейшихонлайн-компанийприняли защитные меры, более мелкие фирмы вскоре должны последовать их примеру.

Ошибка вызвала панику у многих больших компаний. Баг в кодеopen-sourceсистемы OpenSSL. Heartbleed можно использовать для получения логинов и паролей. Данной системой пользуются тысячи вебсайтов. Именно поэтому Heartbleed представляет такую угрозу.

После обнаружения Heartbleed эксперт по безопасности Роберт Дэвид Грэхем (Robert David Graham) выяснил, что баг угрожал 600 тыс. серверов. Через месяц половина сайтов были обновлены и защищены от Heartbleed. При этом в опасности остались 318 тыс. серверов.

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