Предприятия смогут адаптировать систему защиты от ЛК под свои нужды

Предприятия смогут адаптировать систему защиты от ЛК под свои нужды

Предприятия смогут адаптировать систему защиты от ЛК под свои нужды

Лаборатория Касперского запатентовала метод моделирования и адаптации защиты от киберугроз под индивидуальные нужды конкретного предприятия.

Суть этого метода сводится к следующему: после анализа воздействия вредоносного ПО на элементы IT-инфраструктуры производится симуляция возможного влияния на инфраструктуру в целом, и на основе этого предлагаются наиболее эффективные меры противодействия угрозам с учетом приоритетных критериев безопасности конкретного предприятия. Патент на этот метод выдан Бюро патентов и товарных знаков США.  

Сегодня технологическая сеть промышленного предприятия или критически важного инфраструктурного объекта нуждается в защите от киберугроз не меньше, чем офисная IT-инфраструктура. Чаще всего заражение технологической сети начинается с проникновения злоумышленников в корпоративную сеть, а оттуда – нередко по прямому каналу передачи данных, который слабо или вообще никак не защищен, – в технологическую. Кроме того, киберпреступники используют удаленный доступ по беспроводному каналу Wi-Fi или сотовой связи, а также эксплуатируют неправильно настроенное VPN-соединение. Особую опасность представляет несанкционированный доступ к автоматизированной системе управления технологическими процессами (АСУ ТП) из сети подрядных организаций, поскольку предприятие не может полностью контролировать степень защищенности удаленных сетей подрядчика.

Работа запатентованного «Лабораторией Касперского» изобретения осуществляется в несколько этапов. На первом этапе создается полная модель предприятия со всеми электронными системами, учитывая топологию и связи вычислительных устройств. Далее воспроизводится воздействие вредоносного программного обеспечения на каждое вычислительное устройство в отдельности и моделируется результат этого воздействия. На всех последующих этапах рассчитывается реакция информационной системы на то или иное событие, связанное с воздействием вредоносного ПО. Наконец, по итогам всех этих действий просчитываются наиболее эффективные меры по минимизации нежелательных последствий.   

«При внедрении системы информационной защиты на предприятии сложно оценить ее эффективность. Моделирование же инцидентов безопасности и выработка оптимальной стратегии реагирования применительно к конкретной информационной системе позволяет рассчитать наиболее эффективные меры защиты технологического процесса по заранее заданным критериям. Таким образом, предприятие может скорректировать защиту исходя из того, что для него важнее – обеспечить конфиденциальность данных или непрерывность производственного процесса», – пояснил Андрей Духвалов, руководитель управления перспективных технологий «Лаборатории Касперского».

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru