Fortinet выпускает ИИ-систему FortiGuard AI для выявления угроз

Fortinet выпускает ИИ-систему FortiGuard AI для выявления угроз

Fortinet выпускает ИИ-систему FortiGuard AI для выявления угроз

Сегодня компания Fortinet объявила о выходе решения FortiGuard AI. Это событие знаменует собой начало новой эры в сфере выявления угроз и сбора данных о них. Решение FortiGuard AI встроено в платформу сбора данных об угрозах Fortinet и предназначено для автоматизированного анализа и выявления угроз в целях обеспечения непрерывного обновления пользовательских средств в составе адаптивной системы сетевой безопасности. Такой подход повышает эффективность защиты от постоянно появляющихся новых угроз.

  • FortiGuard AI — это саморазвивающаяся автономная система выявления угроз, которая при помощи технологий машинного обучения и непрерывной тренировки с высокой точностью собирает, анализирует и классифицирует угрозы на скорости машины.
  • Решение FortiGuard AI интегрировано в платформу служб сбора данных об угрозах Fortinet и обеспечивает работу всех функций выявления продвинутых угроз, которыми оснащены службы FortiGuard в составе адаптивной системы сетевой безопасности.
  • Также компания Fortinet объявила о выходе новых функций анализа сущности и поведения пользователей (UEBA) и выпуске корпоративной версии службы FortiGuard Threat Intelligence Service (TIS).

Разработка и тренировка решения FortiGuard AI при помощи технологий управляемого обучения продолжались более пяти лет. Это решение еженедельно анализирует миллионы образцов угроз. Обработка образцов осуществляется при помощи более чем пяти миллиардов обрабатывающих узлов, которые выявляют как вредоносные, так и незараженные компоненты каждого образца. С помощью современных алгоритмов FortiGuard AI в упреждающем режиме определяет степень опасности каждого нового образца и создает данные об угрозах, которые используются для обновления защитных подписей всех средств в составе адаптивной системы сетевой безопасности Fortinet.

Скорость, масштаб охвата и точность работы FortiGuard AI повышают эффективность ведущих служб сбора данных об угрозах Fortinet, при помощи которых осуществляется разработка обновлений в режиме реального времени и средств упреждающей защиты от угроз для адаптивной системы сетевой безопасности Fortinet.

R-Vision VM научилась искать уязвимости в контейнерах и закрытых сегментах

Компания R-Vision выпустила версию 6.6 своей системы управления уязвимостями. Теперь продукт проверяет веб-приложения, контейнерные среды Docker и Kubernetes, а до изолированных контуров добирается с помощью мобильного сканера.

Новый веб-аудит обнаруживает и инвентаризирует ресурсы, после чего ищет связанные с ними уязвимости.

Возможности пока называются базовыми, поэтому полноценную замену специализированному DAST никто не обещает. Зато данные попадают в общую систему управления уязвимостями вместе с результатами остальных проверок.

Контейнерный аудит охватывает Docker и Kubernetes, включая анализ в runtime. R-Vision VM собирает информацию о составе и текущем состоянии среды, выявляет проблемы и отображает результаты в карточке соответствующего хоста.

Самое любопытное нововведение — мобильный сканер для сегментов, куда центральная VM-система дотянуться не может. Компонент устанавливается на ноутбук и работает без отдельных серверов. Специалист может приехать в закрытый контур, провести аудит и затем загрузить результаты в центральную R-Vision VM.

Сканер поддерживает режимы White Box, Black Box, Compliance и веб-аудит, выполняет инвентаризацию и рассчитан на проверку до 2000 хостов. Основные сценарии — объекты КИИ, удалённые филиалы, изолированные сети, выездные проверки и временные проекты. Получается своеобразный чемоданчик аудитора, только вместо отвёрток внутри детекты уязвимостей.

В версии 6.6 также расширили инвентаризацию ESXi, vCenter и сетевого оборудования, обновили Compliance-проверки, дашборды, политики автоматизации и экспорт данных. Агентов теперь можно обновлять из интерфейса, а первоначальную настройку упрощает мастер установки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru