DATAPK получил сертификат ФСТЭК России

DATAPK получил сертификат ФСТЭК России

DATAPK получил сертификат ФСТЭК России

Компания Уральский Центр Систем Безопасности сообщает об успешном завершении сертификационных испытаний программного комплекса оперативного мониторинга состояния информационной безопасности и контроля состояния защищенности производственно-технологических комплексов «DATAPK®».

В результате проведенной работы решение компании УЦСБ – ПК «DATAPK» получило сертификат соответствия №3731 Федеральной службы по техническому и экспортному контролю (ФСТЭК России). 

Сертификат соответствия №3731 подтверждает, что ПК «DATAPK» является программным средством контроля (анализа) защищенности информации, не содержащей сведений, составляющих государственную тайну, а также соответствует требованиям технических условий при выполнении указаний по эксплуатации. 

Сертификат, выданный ФСТЭК России, действителен в течение трех лет. На сегодняшний день ПК «DATAPK» является первой сертифицированной системой мониторинга состояния ИБ для АСУ ТП.

В настоящее время ПК «DATAPK» проходит апробацию у ряда заказчиков УЦСБ из ТЭК, металлургии и других отраслей. В отдельных проектах до конца лета ожидается внедрение уже и в опытную эксплуатацию. Кроме того, DATAPK используется в качестве элемента лабораторного стенда, на котором проходит обучение студентов ЮФУ.

«Вопросы обеспечения информационной безопасности АСУ ТП имеют крайне важное значение, поскольку существующие сегодня угрозы информационной безопасности могут привести к катастрофическим последствиям для экономики российских предприятий, для жизни и здоровья людей, – говорит Валентин Богданов, генеральный директор УЦСБ. – Даже недавний пример эпидемии, вызванной достаточно простой вредоносной программой (WannaCry), показывает насколько современные системы уязвимы и насколько мы зависим от информационных технологий и сетей, на базе которых, в том числе, строятся современные АСУ ТП. Успешное завершение сертификационных испытаний комплекса DATAPK – уникального решения, предназначенного для выявления предпосылок реализации угроз ИБ, говорит о готовности данной системы защищать важнейшие ресурсы и реализовывать необходимые требования».

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