Федеральные агентства США не могут найти экспертов, способных противостоять хакерам

Федеральные агентства США не могут защититься от хакеров

Американские организации в частном и государственном секторах всё чаще становятся мишенями для взлома. Это вполне логичное развитие событий, учитывая острую нехватку кадров на рынке труда, в том числе квалифицированных в области ИТ и информационной безопасности, и компьютерную неграмотность рядового персонала.

В отчёте Счетной палаты США за январь 2015 года перечислялись несколько критически важных профессиональных качеств, по которым наблюдается явный дефицит в федеральных агентствах страны. Одним из таких качеств является подготовка в области информационной безопасности. По иронии, в первую очередь среди агентств упоминается то самое Управление кадровой службы США (OPM), которое пострадало от взлома в июне 2015 года, что привело к утечке личных данных 22,1 млн человек (слухи о взломе OPM циркулировали с апреля 2015 года), передает xakep.ru.

Конечно, дефицит знаний у рядовых сотрудников и отсутствие квалифицированных кадров не исправишь в один момент. Для этого нужны годы целенаправленной работы. Проблема поднималась ещё в 2011 году, но, как показывают последние события, с тех пор мало что изменилось. В госструктурах по-прежнему не хватает технически компетентных сотрудников.

По мнению авторов последнего отчёта, причина отчасти в том, что процедура найма работников очень длительная, сложная и забюрократизированая. Другая причина — слишком низкие зарплаты. За прошедшие годы несколько агентств пытались решить проблему, но делали это непоследовательно и нескоординированно, зачастую дублируя усилия друг друга.

Таким образом, американские государственные службы проявляют хроническую неспособность обеспечить защиту компьютерных систем. Они последними реагируют на появление новых уязвимостей и последними устанавливают патчи. Дело в том, что они привыкли следовать спущенным инструкциям и установленным процедурам, а в отношении ИБ такие у них отсутствуют.

После взлома OPM американские власти, конечно, активизируются. Они собрали экспертов и объявили так называемый «30-дневный марафон» для анализа ситуации и выработки ответных действий. Результаты «марафона» объявят 20 июля 2015 года.

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