«Элкомсофт» ускорила парольный аудит с помощью решений Nvidia Tesla

«Элкомсофт» ускорила парольный аудит с помощью решений Nvidia Tesla

Компания «Элкомсофт» (Россия, Москва) объявила о поддержке продуктов Nvidia Tesla C1060 и вычислительных систем Nvidia Tesla S1070 в своих решениях для аудита парольной безопасности. Как утверждают в «Элкомсофт», с помощью решений от Nvidia стало возможным создание масштабируемых и экономически эффективных вычислительных кластеров для быстрого подбора паролей.

«Использование решений Nvidia для неграфических вычислений позволяет многократно уменьшить время, требуемое для проведения аудита паролей. К примеру, карта Tesla C1060 по производительности соответствует 10-20 обычным настольным компьютерам, имея при этом существенно лучшую надежность и заметно меньшую стоимость. Фактически, на основе единственной платы расширения потребитель получает суперкомпьютер, который к тому же потребляет меньше энергии и проще в установке и настройке», — отметил Владимир Каталов, исполнительный директор «Элкомсофт».

«Элкомсофт» предлагает карты расширения и вычислительные системы Nvidia Tesla, предназначенные для установки в стандартную 19-дюймовую стойку, совместно с решением Elcomsoft Distributed Password Recovery, предназначенным для аудита и восстановления паролей и позволяющим объединять до 10000 компьютеров в единую вычислительную систему.

Технология «Элкомсофт» основана на использовании вычислительных мощностей графических процессоров Nvidia, благодаря технологии Nvidia Cuda, поддерживаемой в более чем 100 млн графических процессоров Nvidia GeForce последних трех поколений, а также высокопроизводительных решениях Nvidia Tesla C1060 и S1070. Благодаря переносу большей части математических операций с центрального процессора на графические процессоры Nvidia, содержащих сотни потоковых процессоров, аудит паролей происходит в десятки раз быстрее, чем на центральном процессоре компьютера, отмечают в «Элкомсофт».

По данным компании, на основе последней версии продукта Elcomsoft Distributed Password Recovery можно создать сеть из множества рабочих станций или вычислительных систем Nvidia Tesla для проведения распределенного аудита сетевой безопасности и восстановления оригинальных текстовых паролей ко множеству офисных документов, файлов в формате Adobe PDF, а также системных ключей и паролей. Скорость восстановления паролей возрастает пропорционально количеству задействованных рабочих станций. Поддерживаются продукты семейства Microsoft Office, Intuit, Lotus, Oracle, PGP, OpenPGP, многочисленные системные ключи и пароли.

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