Генпрокуратура составила портрет типичного российского киберпреступника

Генпрокуратура составила портрет типичного российского киберпреступника

Генпрокуратура составила портрет типичного российского киберпреступника

В Генпрокуратуре составили портрет типичного российского киберпреступника, который в корне не соответствует тому, что нам демонстрируют в художественных кинофильмах. По мнению представителей ведомства, стандартному российскому «хакеру» 30-35 лет, и он может не иметь специального технического образования.

Портретом киберпреступника по версии Генпрокуратуры поделился представитель ведомства Александр Куренной. Несмотря на отсутствие соответствующего образования, составители образа считают, что среднестатистический «российский хакер» должен обладать определенными знаниями и «быть подкованным в технических вещах».

Куренной отметил, что современные киберпреступники все чаще стараются использовать анонимные сети вроде даркнета (DarkNet), которые существуют параллельно знакомому всем интернету.

«Это стал теперь более технический способ преступлений, чем интеллектуальный», — передают «Ведомости» слова Куренного.

Куренной заострил внимание на том, что в настоящее время в российском законодательстве нет понятия «киберпреступление». Такое правонарушение трактуется иначе — «преступление, совершенное с применением информационно-коммуникационных технологий».

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