"Лаборатория Касперского" реализует антивирусную защиту на графических решениях Nvidia Tesla

"Лаборатория Касперского" реализует антивирусную защиту на графических решениях Nvidia Tesla

«Лаборатория Касперского» внедрила в свою инфраструктуру технологии параллельных вычислений от Nvidia. Для повышения уровня защиты клиентов компания начала использовать высокопроизводительные вычислительные системы Nvidia Tesla S1070, созданные на основе многоядерных графических процессоров.

Графические процессоры Nvidia Tesla основаны на вычислительной архитектуре Nvidia CUDA, благодаря чему программировать GPU можно с помощью стандартных языков программирования и API. «Лаборатория Касперского» использует одноюнитовые серверные системы Tesla S1070 для ускорения интеллектуальных сервисов определения схожести файлов. Сервисы схожести позволяют идентифицировать новые файлы, определяя, на какой файл или группу файлов больше всего похожа неизвестная программа, поступившая в антивирусную лабораторию компании.

Использование систем Tesla сервисами определения схожести позволило значительно повысить скорость идентификации неизвестных файлов и ускорить реакции на новые угрозы, обеспечив пользователей ещё более быстрой и полной защитой. Так, во время внутреннего тестирования система Tesla S1070 показала в 360 раз более высокую скорость работы алгоритма определения схожести по сравнению с распространенным центральным процессором Intel Core 2 Duo с тактовой частотой 2,6 ГГц.

Алгоритмы сервисов определения схожести были специально оптимизированы для работы на новых вычислителях. Они были значительно переработаны для одновременного выполнения сотен и тысяч инструкций, за каждую из которых обрабатываются большие массивы данных. Для этого специалисты «Лаборатории Касперского» использовали среду разработки Nvidia CUDA SDK, позволяющую писать программы для графических процессоров Nvidia последних поколений на стандартных языках программирования.

В «Лаборатории Касперского» планируют расширять область использования средств высокопроизводительных параллельных вычислений на графических процессорах.

Источник

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