InfoWatch планирует выпустить продукт класса UEBA

InfoWatch планирует выпустить продукт класса UEBA

InfoWatch планирует выпустить продукт класса UEBA

Группа компаний InfoWatch на форуме GISEC-2018 в Дубае, ОАЭ, анонсировала выход продукта InfoWatch Prediction в классе UEBA (User and Entity Behavior Analytics). Аналитический инструмент предназначен для автоматизированного решения прикладных задач на основе прогнозирования рисков информационной безопасности, которые связаны с кадровой и финансовой политикой, выявлением инсайдерства, компрометации учетных записей, а также другими критичными с точки зрения управления персоналом процессами в организации. Базовым сценарием в первой версии продукта стало заблаговременное определение системой сотрудников, которые собираются уволиться. Коммерческий релиз решения запланирован на 2018 год.

«Идеология InfoWatch Prediction нацелена на решение конкретных задач в области корпоративной информационной безопасности с возможностью проверки результата, — рассказал Андрей Арефьев, руководитель направления перспективных разработок ГК InfoWatch. — Ключевой особенностью нашего продукта является то, что он построен на строгой математической модели и позволяет предотвращать конкретные риски, а также проверить точность работы решения. Мы предоставляем компании инструмент, который позволяет с высокой точностью заблаговременно определить сотрудников, которые планируют покинуть штат, и тем самым минимизировать сопряженные с этим риски информационной безопасности». 

Решение анализирует информационные потоки компании (Big Data) и на основании моделей, построенных с применением методов машинного обучения, вычисляет вероятность увольнения сотрудников компании. InfoWatch Prediction рассчитывает индивидуальный рейтинг каждого сотрудника, который может быть положительным или отрицательным. Положительный рейтинг свидетельствует о том, что человек находится в зоне риска, и чем выше показатель, тем больше вероятность его ухода.

InfoWatch Prediction прошел необходимые испытания в инфраструктуре ряда крупных компаний, ежедневно анализируя десятки тысяч событий. По проведенным промышленным испытаниям точность определения сотрудников, которые собираются уволиться, составила 90%. Помимо этого, продукт позволяет заказчику быстро убедиться в эффективности оценки на основании ретроспективной выборки данных. 

«Мы можем продемонстрировать клиенту работоспособность системы почти мгновенно, хотя большинству других продуктов в области информационной безопасности требуются месяцы для сбора доказательств эффективности, и клиент вынужден тратить на это свои ресурсы: оборудование, время, деньги, — сообщил Андрей Арефьев. — Продукту достаточно лишь проанализировать данные, полученные с  почтового сервера или DLP-системы в компании за последний год, после чего он определяет уволившихся сотрудников, и у клиента есть возможность сравнить этот результат с реальными данными из отдела кадров». 

Для офицера безопасности организации выявление увольняющегося сотрудника позволяет применить специальные настройки политик безопасности, установить дополнительный контроль к его действиям и коммуникациям. Кроме того, решение позволяет не только минимизировать риски ИБ, но и будет полезно для реализации управленческого, финансового и кадрового учета в компании. 

По словам Андрея Арефьева, издержки от потери работника для организации равны его годовому окладу. Они складываются из многих факторов: низкой эффективности работы сотрудника, намеревающегося уволиться, различных выплат при его уходе, ресурсов и времени, потраченных на поиск новых кадров, а также их последующую адаптацию, добавил он. 

Также в рамках форума GISEC-2018 специалисты InfoWatch представили международный учебный центр цифровых технологий и кибербезопасности для стран Ближнего Востока, который направлен на подготовку и повышение квалификации специалистов в области информационной безопасности, интернета вещей, анализа больших данных, искусственного интеллекта, технологии блокчейн и прочих.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Solar CyberMir 7.4: единая оценка навыков и новая архитектура платформы

Группа компаний «Солар» представила новую версию своей платформы для киберучений — Solar CyberMir 7.4. Главное изменение — возможность формировать долгосрочные треки развития участников и видеть реальный рост их квалификации от одного соревнования к другому. Параллельно обновлена архитектура платформы: теперь организации получают больше самостоятельности в управлении инфраструктурой киберполигона.

Причина фокуса на развитии специалистов вполне объяснима. По данным исследования «Солара» и KASATKIN CONSULTING, около 30% позиций в ИБ-подразделениях крупных компаний остаются незакрытыми.

Киберучения тоже показывают: большинство участников на старте владеют навыками лишь на 20–30% от нужного уровня, а после серии практических активностей выходят на 60% и выше. «Солар» рассчитывает, что расширение доступных форматов — в том числе онлайн — поможет снизить кадровый разрыв.

Одно из ключевых нововведений — единая система оценки навыков. Теперь все активности на платформе — CTF, квесты, командные учения — оцениваются по общей матрице компетенций Solar Method. Это позволяет собрать цельный профиль специалиста вместо набора разрозненных результатов.

Руководители смогут отслеживать динамику роста навыков, сравнивать «розу ветров» компетенций сотрудников и понимать, какие области требуют развития. В «Соларе» отмечают, что подход меняет саму модель киберполигона: теперь это не только тренажёр, но и инструмент управления кадровым потенциалом команд SOC.

Платформа поддерживает более 30 форматов практики — от форензики и восстановления инфраструктуры до командных учений и различных форматов CTF. В основе — игровой движок Solar Quest, который добавляет в сценарии логику приключенческих игр. Это помогает точнее оценить, где специалист действует уверенно, а где теряет важные возможности реагирования.

Серьёзные изменения коснулись и инфраструктурной части. В CyberMir 7.4 реализована возможность запускать плейбуки прямо на существующих слотах инфраструктур. Клиенты могут самостоятельно менять тренировочную среду — добавлять компоненты, корректировать конфигурации — без обращения к вендору. Это ускоряет подготовку учений и облегчает адаптацию под отраслевую специфику или актуальные техники атак.

Технологическое ядро платформы также усилили: новая агентская архитектура управления виртуальной средой ускоряет подготовку к соревнованиям и повышает стабильность работы. Это критично для крупных компаний и вузов, где платформа используется в составе ПАК или on-premise.

Масштабируемость CyberMir 7.4 позволяет проводить как большие CTF-турниры до тысячи участников, так и командные противостояния Red vs Blue для сотен специалистов. В итоге новая версия делает платформу более гибким инструментом — и для подготовки начинающих специалистов, и для углублённой тренировки опытных команд SOC, что особенно важно в условиях растущего кадрового дефицита и увеличивающегося числа киберугроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru