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.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru