Минобороны использует InfoWatch Traffic Monitor для слежки за курсантами

Минобороны использует InfoWatch Traffic Monitor для слежки за курсантами

Минобороны использует InfoWatch Traffic Monitor для слежки за курсантами

На сайте госзакупок появилась интересная информация — Минобороны России планирует потратить 485 миллионов рублей на слежку за активностью курсантов военных учебных заведений в Сети. На эти деньги будут приобретены специальные средства контроля онлайн-активности.

Соответствующий тендер на «Комплексное оснащение вооруженных сил Российской Федерации средствами контроля доступа курсантов и воспитанников учебных заведений минобороны России к ресурсам сети интернет (по спецификации)» был размещен 22 октября.

Согласно данным на сайте госзакупок, на исполнение тендера выделено 485 млн рублей. Как передает «Интерфакс», 71,4 млн пойдут на расширенную лицензию программы InfoWatch Traffic and Device Monitor.

InfoWatch Traffic Monitor представляет собой автоматизированную систему, которая выявляет в потоке данных конфиденциальные документы, предотвращает их утечку и защищает бизнес от действий внутренних злоумышленников.

Также сегодня стало известно, что в России хотят ввести штраф для социальных сетей, на площадках которых распространяется запрещенная в стране информация. Согласно предложению российской околоправительственной организации Лига безопасного интернета, штраф может составлять 1–2 % от годового дохода соцсети.

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

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

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

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru