Лаборатория Касперского измерила индекс онлайн-опасности

Лаборатория Касперского измерила индекс онлайн-опасности

Лаборатория Касперского измерила индекс онлайн-опасности

Знаете ли вы, насколько сейчас безопасен или, наоборот, опасен серфинг в Интернете? Как много людей сегодня подвергаются риску стать жертвами киберпреступников, даже не подозревая об этом? А сколько ими уже стали? С целью наглядно представить текущий уровень угрозы для интернет-пользователей «Лаборатория Касперского» запустила первый глобальный Индекс кибербезопасности – Kaspersky Cybersecurity Index.

На специальном веб-портале index.kaspersky.com содержатся как усредненные показатели по миру, так и данные по конкретным странам, в том числе по России. 

Индекс кибербезопасности представляет собой сочетание трех ключевых индикаторов, измеряемых каждые полгода. В основе текущего индекса лежат данные исследования, проведенного в августе 2016 года и охватившего 21 страну мира.

  • Индикатор «Обеспокоенные» (Concerned) показывает, какой процент людей считает, что они сами могут стать целью кибератаки. Этот показатель говорит о том, насколько пользователи осознают грозящую им опасность.
  • Индикатор «Пострадавшие» (Affected) выделяет, сколько людей в действительности стали жертвой кибератаки за изучаемый период – например, столкнулись с утечкой данных или онлайн-вымогательством.
  • Индикатор «Защищенные» (Protected) демонстрирует количество пользователей, установивших то или иное защитное решение на устройстве, с которого они выходят в Интернет. Это средняя цифра по всем используемым устройствам, включая компьютеры и мобильные устройства.

Текущий Индекс кибербезопасности, отражающий ситуацию с онлайн-угрозами для российских пользователей, на сегодня выглядит так: 17%–44%–61%. То есть, согласно этим данным, в настоящее время только каждый шестой пользователь в России допускает, что ему что-то угрожает в Интернете. Возможно, этим неверием и объясняется тот факт, что около половины (44%) уже пострадали от происков киберпреступников (например, у 16% были взломаны их онлайн-аккаунты, а у 30% устройство оказалось заражено вредоносной программой). Защитные решения при этом установил только 61% опрошенных россиян. 

Для сравнения – глобальный Индекс кибербезопасности выглядит несколько иначе: 21%–29%–60%. Таким образом, число людей, допускающих возможность столкновения с угрозой в Интернете, в среднем по миру немного выше, чем в России. А количество пользователей, ставших жертвами киберзлоумышленников, в мире заметно меньше. 

«Мы создали этот Индекс, чтобы привлечь внимание пользователей, широкой общественности и производителей устройств и программного обеспечения к проблеме кибербезопасности. Многие пользователи сегодня не верят, что могут столкнуться с онлайн-угрозами, и потому не устанавливают на устройствах защитные решения и беспечно ведут себя в Сети. А это делает их легкими мишенями для киберпреступников. Мы призываем всех завсегдатаев Интернета повышать свою киберграмотность и ответственно подходить не только к своей защите, но и к защите своих родных. Безопасностью следует делиться», – отметил Андрей Мохоля, руководитель потребительского бизнеса «Лаборатории Касперского».

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