Solar Dozor интегрирован с MaxPatrol SIEM

Solar Dozor интегрирован с MaxPatrol SIEM

Solar Dozor интегрирован с MaxPatrol SIEM

Компании Solar Security и Positive Technologies сообщают об успешном завершении проекта по интеграции DLP-решения Solar Dozor и MaxPatrol SIEM ― системы, предназначенной для выявления инцидентов ИБ в реальном времени.

Теперь Solar Dozor передает данные в MaxPatrol SIEM, благодаря чему офицер безопасности получает полную картину событий и инцидентов ИБ в компании, включая данные о передаче конфиденциальной информации по различным каналам, из одного источника.

Solar Dozor аккумулирует данные о движении конфиденциальной информации и коммуникациях сотрудников через различные каналы: корпоративную и личную почту, мессенджеры, веб-ресурсы и др. Поскольку Solar Dozor, в отличие от других DLP-систем, фиксирует не только факт утечки информации, но и нестандартное, подозрительное поведение сотрудников компании, многие угрозы безопасности компании – как информационной, так и экономической – могут быть выявлены еще на этапе планирования, а не только реализации.

В основе MaxPatrol SIEM лежат точные знания о модели IT-инфраструктуры предприятия. Эта модель постоянно обогащается данными из внешних источников и результатов сканирований, собственных механизмов анализа сетевого трафика на уровнях L2-L7 и активности на конечных устройствах. Информация от Solar Dozor дополняет IT-модель данными о внутренних нарушителях, предоставленными самой DLP-системой или появившимися в результате корреляции событий с нескольких источников. Собранная на единой панели MaxPatrol SIEM, эта информация помогает офицеру безопасности видеть все события безопасности, приоритизировать инциденты, обнаруживать атаки на ранних стадиях и оперативно реагировать на них.

«Атаки на компании становятся все более сложными и комплексными, – рассказывает Василий Лукиных, менеджер по развитию бизнеса Solar Dozor компании Solar Security. – Те атаки, которые обычно классифицируются как «внешние», в качестве отправной точки часто включают действия инсайдера. Поэтому подключение DLP к SIEM-системе – это логичный и даже необходимый шаг. Кроме того, доступ к информации о всех событиях ИБ через единую панель MaxPatrolSIEMне только позволяет офицеру безопасности оперативно выявлять и блокировать подозрительные активности, но и делает сбор доказательств и проведение расследований проще и удобнее».

«PositiveTechnologies и SolarSecurity связывают тесные взаимоотношения: наше сотрудничество стартовало в этом году с создания услуги SolarJSOC по защите клиентских веб-приложений на базе решения PTApplicationFirewall. Интеграция MaxPatrolSIEM и одной из ведущих отечественных DLP-систем является его логичным продолжением, а также создает возможности для реализации новых сценариев использования обеих систем, отвечающих последним тенденциям и угрозам в сфере кибербезопасности», – прокомментировал проект Алексей Голдбергс, руководитель направления по работе с технологическими партнерами компании, PositiveTechnologies.

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