Хакеры в Великобритании похитили данные почти 14 млн автомобилей

Хакеры в Великобритании похитили данные почти 14 млн автомобилей

Британская газета The Sunday Times сообщает, что около 14 млн фотографий британских транспортных средств и данных об их владельцах были похищены хакерами, которым удалось подключиться к базе данных автоматизированной системы анализа дорожного движения. В основе этой системы работает технология отслеживания движений транспорта на дорогах и распознавания номеров машин и мотоциклов.



Сообщается, что хакеры проникли в систему как минимум 2 года назад и с тех пор получали данные с почти 10 000 уличных камер, запрашивали информацию о номерах автомобилей и использовали эти сведения в собственных целях. В то же время, издание сообщает, что до сих пор нет никакой информации от водителей о том, что их данными кто-либо воспользовался и граждане понесли тот или иной ущерб.

В строй автоматизированная система анализа движения была введена еще в 2006 году и с тех пор в Великобритании еще воспринимают крайне неоднозначно. Изначально система была направлена на отлов преступников, но правозащитники тут же начали говорить, что система нарушает и конституционные права законопослушных граждан.

The Sunday Times пишет, что в прошлом году независимые консультанты проводили ИТ-аудит системы безопасности этой разработки, но не выявили ничего подозрительного, хотя и порекомендовали усилить систему безопасности для доступа к данным водителей.

Источник

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