Вышла новая версия платформы R-Vision Incident Response Platform

Вышла новая версия платформы R-Vision Incident Response Platform

Вышла новая версия платформы R-Vision Incident Response Platform

Компания R-Vision, российский разработчик решений для автоматизации управления информационной безопасностью и реагирования на инциденты, выпустила новую версию платформы R-Vision Incident Response Platform, предназначенной для создания корпоративных центров кибербезопасности (SOC).

В версии 3.6 реализованы новые возможности, которые позволяют более гибко управлять инцидентами, и расширен спектр операций, которые могут быть выполнены удаленно в автоматическом режиме, обеспечивая тем самым более быстрое и адаптивное реагирование.

«Мы продолжаем наращивать функциональность нашего продукта в сторону максимальной автоматизации выполняемых специалистами SOC операций, а также расширять спектр задач, которые можно реализовать из "единого окна" консоли R-Vision», - отметил Александр Бондаренко.

В части управления инцидентами добавлена макрокорреляция, позволяющая осуществлять поиск связанных инцидентов по определенному критерию. Появилась возможность создавать инциденты из уязвимостей и контролировать их устранение на узлах.

Одна из ключевых особенностей платформы – динамические сценарии реагирования (так называемые плейбуки), которые позволяют в автоматическом режиме реализовать алгоритм действий, заданный для конкретного типа инцидента. В новой версии сценарии реагирования дополнены новыми типами действий: запрос информации у пользователей и автоматическое принятие решения в ходе отработки сценария.

Значительная часть нового функционала R-Vision IRP 3.6 облегчает работу с активами. В частности, была усовершенствована интеграция с базами данных и реализована возможность напрямую подгружать информацию из базы данных по расписанию. Также добавлена опция удаленного подключения к проинвентаризированным узлам непосредственно из интерфейса R-Vision, функционал запуска скриптов автоматизации на активах по заданному расписанию и запуска скриптов с исполняемыми файлами.

В новой версии был усовершенствован интерфейс системы и появилась возможность выбора между светлой и темной темами интерфейса. В дизайне геокарты также произошли изменения и была добавлена опция по отображению на ней активов, хостов, инцидентов и уязвимостей.

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru