R-Vision оснастила свою платформу функционалом Threat Intelligence

R-Vision оснастила свою платформу функционалом Threat Intelligence

R-Vision оснастила свою платформу функционалом Threat Intelligence

Компания R-Vision, российский разработчик решений для автоматизации управления информационной безопасностью и реагирования на инциденты, объявила о расширении возможностей решения R-Vision Incident Response Platform функционалом класса Threat Intelligence Platform. Теперь платформа R-Vision может в автоматическом режиме собирать и обрабатывать данные киберразведки, использовать их в алгоритмах реагирования и передавать напрямую на средства защиты. Это облегчает выявление скрытой активности хакеров и повышает скорость реагирования, сводя к минимуму возможный ущерб.

Новинка будет представлена на международном форуме по практической безопасности Positive Hack Days 8, который проходит 15 и 16 мая в Москве. 

«Использование данных киберразведки является одним из важнейших элементов в работе современных центров мониторинга инцидентов. Благодаря созданию нового продукта, мы даем нашим клиентам возможность построить эффективную работу с индикаторами компрометации и задействовать киберразведку в процессах реагирования на инциденты», - прокомментировал анонс Александр Бондаренко, генеральный директор R-Vision.

Технология threat intelligence позволяет обнаружить вредоносную активность киберпреступников по определенным признакам, называемым индикаторами компрометации. Интеграция этих данных в процесс реагирования на инциденты позволяет быстрее установить компрометацию и оперативно блокировать угрозу. Однако без автоматизированного решения качественная обработка и аналитика огромного массива данных об угрозах практически невозможна.

Threat Intelligence Platform от R-Vision позволяет осуществлять в автоматическом режиме централизованный сбор, обработку и обогащение индикаторов компрометации, собираемых из фидов threat intelligence от различных поставщиков. Система обладает встроенной интеграцией с площадками обмена данными об угрозах IBM X-Force Exchange и AlienVault Open Threat Exchange, с threat intelligence сервисами от Group-IB и Лаборатории Касперского и позволяет подключить другие коммерческие и публичные источники.

Новый функционал позволяет не только загружать сведения из определенных фидов, но и осуществлять кросс-проверку данных по отдельным индикаторам с помощью дополнительных запросов во внешних источниках. Обработанные данные можно напрямую передать на используемые средства защиты, что позволяет снизить количество ложных срабатываний, которые возникают при использовании сырых данных.

AppSec.Track научился проверять код, написанный ИИ

AppSec.Track добавил поддержку работы с ИИ и стал первым российским SCA-анализатором, который умеет проверять код прямо в связке с ИИ-ассистентами. Обновление рассчитано в том числе на так называемых «вайб-кодеров» — разработчиков, которые активно используют LLM и ИИ-редакторы для генерации кода.

Новый функционал решает вполне практичную проблему: ИИ всё чаще пишет код сам, но далеко не всегда делает это безопасно.

Модель может «галлюцинировать», предлагать несуществующие пакеты, устаревшие версии библиотек или компоненты с известными уязвимостями. AppSec.Track теперь умеет отлавливать такие ситуации автоматически.

Разработчик может прямо в диалоге с ИИ-ассистентом запросить проверку сгенерированного кода через AppSec.Track. Система проанализирует используемые сторонние компоненты, подсветит потенциальные угрозы и предложит варианты исправления. В основе механизма — протокол MCP (Model Context Protocol), который позволяет безопасно подключать инструменты анализа к LLM.

Как поясняет директор по продукту AppSec.Track Константин Крючков, разработчики всё чаще пишут код «по-новому», а значит, и инструменты анализа должны меняться. Редакторы вроде Cursor или Windsurf уже умеют многое, но им всё равно нужна качественная и актуальная база уязвимостей. Именно её и даёт AppSec.Track, включая учёт внутренних требований безопасности конкретной компании. В итоге даже разработчик без глубокой экспертизы в ИБ может получить более надёжный результат.

Проблема особенно заметна на фоне роста low-coding и vibe-coding подходов. Код создаётся быстрее, а иногда — почти без участия человека, но с точки зрения безопасности в нём могут скрываться неприятные сюрпризы: SQL-инъекции, логические ошибки или небезопасные зависимости. Как отмечает старший управляющий директор AppSec Solutions Антон Башарин, ИИ-ассистенты не заменяют классические практики DevSecOps — особенно когда речь идёт об open source, где информация об угрозах обновляется быстрее, чем обучаются модели.

Новый функционал AppSec.Track ориентирован на профессиональные команды разработки, которые уже внедряют ИИ в свои процессы. Он позволяет сохранить требования Secure by Design и снизить риски даже в условиях активного использования генеративного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru