Arbor Networks выпускает платформу Arbor Spectrum

Arbor Networks выпускает платформу Arbor Spectrum

Arbor Networks выпускает платформу Arbor Spectrum

Компания Arbor Networks выпускает новую платформу для обнаружения угроз и расследования сетевых кибератак — Arbor Spectrum. Официальным дистрибьютором нового продукта в России выступит компания Netwell.

Исследования показывают, что большинство успешных продвинутых атак, проведенных в последние два года, не использовали критическую уязвимость, а в 40% случаев для обхода защиты атакуемого объекта не понадобилось вредоносное ПО.

Arbor Spectrum обеспечивает полный просмотр всей активности в сети с возможностью анализа пакетных и потоковых данных в режиме реального времени. Также в платформе предусмотрен быстрый и простой поиск в истории сетевой активности до 3-6 месяцев. Этот революционный подход объединяет в себе наблюдение за глобальными атаками в Интернете и активностью во внутренней сети.

Ключевые функции платформы Arbor Spectrum:

  1. Обнаружение. Благодаря интеграции с программой ATLAS Intelligence новое решение Arbor может анализировать угрозы в режиме реального времени. Исследовательская инфраструктура ATLAS использует анонимные данные более чем 330 заказчиков для мониторинга около трети всего интернет-трафика. Разработанные Arbor алгоритмы анализа в режиме реального времени угроз, поступающих из сети поставщика услуг, подключаются к шаблонам внутреннего трафика организации для обнаружения наиболее вредоносных и опасных угроз.
  2. Расследование. Поиск и выявление любых угроз в рамках сети в режиме реального времени. Предоставляет возможность всестороннего просмотра всей прошлой и текущей сетевой активности при минимальных затратах.
  3. Подтверждение. Благодаря тому, что продукт разработан именно для пользователя системы безопасности, интеллектуальные схемы работы и средства анализа в режиме реального времени позволяют службам безопасности расследовать и подтверждать атаки, прошедшие 3–6 месяцев назад, в случае обнаружения их в сети при значительно меньших издержках, чем традиционными методами.

 «Рынок ИБ в России продолжает расти, несмотря на экономическую ситуацию. Мы видим, что бизнес заинтересован в эффективных решениях по информационной безопасности. Совместно с компанией Netwell, нашим надежным партнером в России, мы предлагаем уникальное решение для выявления и расследования сложных кибератак для компаний любого уровня вне зависимости от масштаба и сложности их инфраструктуры» - комментирует Ярослав Росомахо, менеджер по развитию партнерских отношений Arbor Networks.

Основные заказчики этого продукта в РФ – это финансы, промышленность, государственные предприятия, операторы связи и сервисов, ТЭК и прочие организации, непосредственно связанные с работой с конфиденциальной информацией.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru