Искусственный интеллект IBM Watson будет бороться с киберпреступностью

Искусственный интеллект IBM Watson будет бороться с киберпреступностью

Искусственный интеллект IBM Watson будет бороться с киберпреступностью

Корпорация IBM объявила, что приспособит самообучающийся суперкомпьютер Watson, способный работать с информацией на естественном языке, для использования в сфере информационной безопасности. Обучение машины уже началось. В данном случае слово «обучение» использовано в самом прямом смысле.

Речь не идёт о программировании. Чтобы освоить незнакомую область знаний, Watson придётся много читать. Специалисты IBM и исследователи из восьми американских университетов планируют скормить самообучающейся системе содержимое библиотеки X-Force, которая содержит материалы, охватывающие два десятилетия исследований в сфере информационной безопасности, подробную информация о восьми миллионах спамерских и фишинговых атак и описания ста с лишним тысяч уязвимостей, передает xakep.ru.

На первых порах документы для Watson будут подбирать и размечать вручную, но затем машина станет справляться с этой задачей без помощи людей. На это в IBM и рассчитывают. Предполагается, что после завершения обучения Watson будет оперативно собирать и сопоставлять общедоступные сведения о новых угрозах, в том числе информационные бюллетени, статьи, отчёты компаний, видео, даже публикации в блогах. Он будет в курсе всего, что происходит, и за счёт этого сможет самостоятельно опознавать проблемы и предлагать рекомендации по их решению.

 

IBM Watson Cybersecurity Training_5.5.16

 

В IBM исходят из предположения, что поток информации об угрозах если ещё не превысил человеческие возможности, то непременно это сделает. Национальная база данных по уязвимостям уже сейчас содержит более 75 тысяч записей и быстро растёт. Каждый год публикуется порядка десяти тысяч исследовательских работ, так или иначе связанных с информационной безопасностью, и более 60 тысяч постов в блогах по той же теме. Watson способен переварить их все. Люди — нет.

Умение Watson работать с неструктурированной информацией и сведениями, изложенными на естественном языке, будет сочетаться с более традиционными методами анализа больших данных. Система будет замечать аномалии, указывающие на атаки, выявлять скрытые закономерности и прослеживать связи между различными документами. Кроме того, в Watson встроены мощные средства визуализации. Специалистам по информационной безопасности они тоже не помешают.

Solar Dozor 8.3 научили быстрее восстанавливать данные после шифровальщиков

ГК «Солар» выпустила новую версию Solar Dozor 8.3 — своей DLP-системы для крупных компаний, банков и госструктур. Главный акцент в обновлении сделали на устойчивости: если данные окажутся зашифрованы в результате атаки или сбоя, их можно будет восстановить за считаные минуты, без долгого подъёма архивов.

Ключевое изменение в релизе — репликация центрального файлового хранилища.

По сути, система теперь умеет создавать теневую копию логически связанных данных — например, сообщений, скриншотов и аудиозаписей — чтобы при проблемах быстрее вернуть их в работу. На фоне атак шифровальщиков это выглядит вполне понятным шагом: для крупных инфраструктур остановка защитной системы сама по себе уже становится серьёзной проблемой.

Обновление затронуло и архитектуру в целом. В версии 8.3 трафик между компонентами Solar Dozor теперь шифруется через mTLS на базе TLS 1.2/1.3, а для доступа к системе добавлена доменная аутентификация LDAP с поддержкой Kerberos и LDAP. Иначе говоря, интегрировать решение в корпоративную доменную среду стало проще, а управление доступом — более привычным для крупных ИТ-инфраструктур.

Кроме того, в системе появилась поддержка IPv6 и настройка по FQDN, что должно упростить её использование в динамических сетевых средах, где всё не завязано на статические IP-адреса.

Есть изменения и на уровне самого анализа данных. Solar Dozor теперь точнее распознаёт специальные символы, включая знак доллара, а также умеет разбирать файлы внутри архивов без ограничений по уровню вложенности. Это расширяет область контроля и затрудняет попытки спрятать чувствительные данные в глубоко вложенных архивах.

Для macOS добавили распознавание текста на изображениях, а для рабочих станций на Windows и Linux расширили механизмы контроля на уровне endpoint. Также в системе изменили логику анализа печати: теперь проверяются не целые документы, а только страницы, реально отправляемые на принтер. Это должно снизить нагрузку на ИБ-специалистов и сократить число лишних событий.

В «Соларе» также обновили интерфейс и упростили настройку политик. Плюс увеличили лимиты выгрузки отчётов: теперь система может отдавать до 50 тысяч событий, сообщений и файлов за раз, что должно быть удобнее для разбора инцидентов и анализа общей картины.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru