СёрчИнформ объявила о выходе собственной SIEM-системы

СёрчИнформ объявила о выходе собственной SIEM-системы

СёрчИнформ объявила о выходе собственной SIEM-системы

22 ноября 2016 года компания «СёрчИнформ» объявила о выпуске «СёрчИнформ SIEM» –принципиально новой системы для выявления угроз и нарушений политик информационной безопасности с помощью анализа событий корпоративных систем. 

Из-за огромного количества источников данных, «вручную» контролировать все события в IT-инфраструктуре компании практически невозможно. Это приводит к рискам пропустить инцидент (особенно, если он сформирован на основании цепочки событий из различных источников), не обнаружить или не установить причин инцидента. «СёрчИнформ SIEM» создана, чтобы решить эти проблемы. 

«СёрчИнформ SIEM» – система для сбора, мониторинга и анализа событий безопасности из корпоративных систем в режиме реального времени. Программа аккумулирует информацию из различных источников, анализирует ее, фиксирует инциденты и оповещает о них заинтересованных лиц.

«СёрчИнформ SIEM» сохраняет все инциденты в собственную базу данных, что позволяет строить отчеты и осуществлять поиск за все время функционирования системы. Связка «СёрчИнформ SIEM» – DLP-система «КИБ СёрчИнформ» позволяет детализировать нарушения и проводить анализ инцидентов в мельчайших подробностях.

Источники событий для системы – журналы Active Directory, Windows Event Log, антивирусы, почтовые серверы Exchange, СУБД, операции с файлами на файл-серверах и компьютерах пользователей. Список источников будет расширяться. Программа позволяет получить результат сразу же после установки, так как имеет широкий набор предустановленных правил и не требует базовой доработки. Однако, если заказчику необходимо создать свое правило в системе, специалисты СёрчИнформ помогут в решении данной задачи.

«Мы начали разработку «СёрчИнформ SIEM», так как появился запрос от наших клиентов. К концу 2016 года некоторые крупные заказчики планируют отказаться от подобных зарубежных решений и перейти на отечественные. Но хороших предложений от российских производителей на рынке не хватает, – прокомментировал новость председатель совета директоров «СёрчИнформ» Лев Матвеев. – Проблема большинства подобных систем – сложность в настройке и эксплуатации. Мы постарались сделать так, чтобы наш продукт был максимально преднастроен, понятен сотрудникам службы ИБ и работал фактически «из коробки». Кроме того, приемлемая стоимость системы делает ее доступной даже для среднего бизнеса. «СёрчИнформ SIEM» – это принципиально новая система, не копия и не аналог того, что уже представлено на рынке».

В планах компании расширять количество источников и набор предустановленных правил для «СёрчИнформ SIEM». Система сможет не только анализировать массивы информации, но и отслеживать изменения в поведении пользователей на основе корреляционного анализа. К концу 2016 года появятся трафик сетевого оборудования, среды виртуализации и терминальные сервера, агенты контроля рабочих станций. Также расширится количество поддерживаемых антивирусов, добавится NetFlow, Windows connector.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru