Запущена бета-версия новой системы аналитики SkyDNS для SOC центров

Запущена бета-версия новой системы аналитики SkyDNS для SOC центров

Запущена бета-версия новой системы аналитики SkyDNS для SOC центров

Компания SkyDNS приглашает исследователей и аналитиков информационной безопасности принять участие в закрытом тестировании системы аналитики, данные которой помогут пользователям эффективнее бороться с киберпреступниками.

SkyDNS предоставляет SOC центрам, аналитикам безопасности и специалистам, отвечающим за инциденты, возможность бесплатно тестировать новую для компании и российского рынка систему аналитики SkyDNS Data. Она объединяет и представляет пользователям в удобном виде множество данных, накапливаемых компанией: 

  • данные облачной системы контент-фильтрации SkyDNS (10 узлов по всему миру, более 1 млрд. запросов ежесуточно),
  • данные системы Passive DNS, которые собираются в облаке SkyDNS (1,2 млрд. записей),
  • данные системы классификации SkyDNS OctoDB (система на базе машинного обучения для выявления вредоносных узлов и классификации интернет-ресурсов, 180 млн. доменов в базе индекса). 

Такие данные незаменимы для борьбы с киберпреступниками, которые используют инфраструктуру интернета, чтобы проводить атаки и скрывать их через изменения в IP-адресах, доменах и серверах имен. Данные SkyDNS Data помогут пользователям нарастить свой потенциал обеспечения интернет-безопасности в условиях, когда IT-преступность растет в разы. В России количество киберпреступлений с 2013 года увеличилось в 6 раз, а ущерб от них только за первую половину 2017 года превысил 18 млн. долларов США. 

Исследователи и аналитики информационной безопасности могут использовать SkyDNS Data для анализа состояния интернета на определенный момент времени, чтобы выявить попытки киберпреступников скрыть свою активность. Исторические данные Passive DNS также позволяют командам безопасности обнаруживать шаблоны вредоносной активности, идентифицировать фишинг или другие целенаправленные атаки. 

Сейчас со SkyDNS Data аналитики и SOC центры могут получить информацию о доменах, IP-адресах, связанных узлах, запросах и их географическом распределении для изучения и анализа. Система аналитики SkyDNS дает пользователям целый ряд возможностей:

  • Ускорить анализ инцидентов и проведение расследований в случае выявленных нарушений.
  • Обнаруживать связь между источниками угроз для отслеживания и блокирования их активности.
  • Проводить оценку уровня риска доменных имен и IP-адресов.
  • Вскрывать все домены в рамках одной инфраструктуры сервера имен, используемую известным «плохим» доменом.
  • Выявлять все IP-адреса, которые кибер-преступник использует для сокрытия злонамеренной активности.
  • Автоматизировать существующие процессы анализа, используя RESTful API SkyDNS Data

С этими данными SkyDNS Data у исследователей и аналитиков информационной безопасности появляется реальный инструмент защиты от киберпреступников. Чтобы принять участие в закрытом бета-тестировании, аналитикам нужно зарегистрироваться на сайте. 

На стадии тестирования SkyDNS Data у пользователей есть возможность адаптировать ее под свои задачи. SkyDNS учтет пожелания, как улучшить вывод данных системы аналитики, какие данные добавить, как развить SkyDNS Data, чтобы сделать её лучше и удобнее для команд безопасности. 

Подпишитесь на новости

Сколько на самом деле стоят Claude и GPT российскому бизнесу

Подключить нейросеть оказалось проще, чем разобраться, сколько она на самом деле стоит компании. К цене токенов добавляются комиссии, курс посредника и налоги, а оплачиваемые рассуждения модели могут заметно раздуть расход. Короткий ответ ИИ ещё не означает короткий счёт.

Основатель сервиса Heli Виталий Нагай разобрал расходы и организационные риски доступа к зарубежным моделям для российских компаний. Автор сам работает на этом рынке и прямо обозначает свою заинтересованность.

В приведённом им примере отдел поддержки отправляет 20 тысяч запросов в месяц. Если учитывать только видимый ответ, получается $240. Если добавить токены рассуждений — уже $480. Дальше итог меняют условия оплаты и посредника.

Для сравнения поставщиков автор предлагает считать фактически заложенный курс: разделить рублёвое списание за запрос на его стоимость по долларовому прайсу разработчика модели. Внутренние кредиты и красивые тарифные таблицы при таком подходе перестают скрывать переплату.

Отдельная проблема — контроль. Личная подписка сотрудника оставляет компании вопросы о документах, рабочих данных и доступе к истории. Российский посредник может упростить расчёты, но сам по себе не отменяет ограничений зарубежного провайдера.

Перед закупкой автор советует проверять детализацию списаний, документы, условия хранения данных и возврата остатка. И выдавать отдельные ключи с лимитами: зацикленный скрипт тоже умеет осваивать бюджет.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru