Ростех станет преградой кибершпионажу

Ростех станет преградой кибершпионажу

Ростех станет преградой кибершпионажу

В «Ростехе» создали антихакерский центр — Корпоративный центр обнаружения, предупреждения и ликвидации последствий компьютерных атак (КЦПКА), который займется противодействием электронному шпионажу.

Бригады специалистов по информационной безопасности будут круглосуточно отслеживать аномалии в работе компьютеров оборонных предприятий и в случае регистрации попытки проникновения или утечки данных оперативно отсекать взломщиков от важной информации, передавая их координаты ФСБ. 

Как рассказал «Известиям» Александр Евтеев, директор по информационной безопасности компании «РТ-Информ» — IT-службы «Ростеха», на базе которой создан центр, приказ о начале работы КЦПКА был подписан в конце октября, до этого система работала в тестовом режиме. В пробный период удалось предотвратить несколько десятков реальных попыток украсть конфиденциальную информацию, пишет izvestia.ru

— В течение года мы ежемесячно сталкивались с одной-двумя реальными угрозами, в том числе отлавливали вирусы, которые используются для кибершпионажа и финансовых хищений. Общее же количество аномальных активностей, которые нужно было проанализировать, исчислялось тысячами. Это очень серьезный объем работы, — пояснил Александр Евтеев.

Подключение оборонных предприятий к защитной системе будет происходить поэтапно. До конца 2017 года «РТ-Информ» сможет взять на контроль до 20% основных предприятий «Ростеха», до 2020 года планирует довести это количество до 30%. Процесс подключения предприятий к КЦПКА будет сопровождаться подготовкой квалифицированного персонала, способного эффективно отражать угрозы на местах.

— Чтобы система полноценно работала, на предприятии должны находиться специалисты по кибербезопасности, которые в случае атаки или утечки информации смогут принять нужные меры, — пояснил Александр Евтеев.  

Он добавил, что новую систему будут внедрять в первую очередь на критически важных предприятиях «Ростеха», которые связаны с выполнением гособоронзаказа, в том числе на предприятиях Объединенной приборостроительной корпорации, «Вертолеты России», «Высокоточные комплексы» и Объединенной двигателестроительной корпорации.

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