R-Vision выпустила российскую платформу управления данными киберразведки

R-Vision выпустила российскую платформу управления данными киберразведки

R-Vision выпустила российскую платформу управления данными киберразведки

Компания R-Vision, российский разработчик программных продуктов в области информационной безопасности, представила официальный релиз своего продукта R-Vision Threat Intelligence Platform – первой российской платформы управления данными киберразведки.

Данные киберразведки представляют собой сведения об актуальных угрозах, атаках, тактиках и техниках злоумышленников, а также так называемые индикаторы компрометации, по которым можно выявить вредоносную активность. Раннее обнаружение компрометации - один из ключевых факторов, позволяющих свести к минимуму потери данных, финансовые убытки и репутационный ущерб компании.

Платформа R-Vision Threat Intelligence Platform обеспечивает сбор индикаторов компрометации от разных поставщиков, их обработку, обогащение дополнительным контекстом, а также экспорт на внешние средства защиты для мониторинга и блокировки. Среди поддерживаемых источников информации об угрозах - данные от ФинЦЕРТ ЦБ РФ, Kaspersky, Group-IB, IBM X-Force Exchange, AT&T Cybersecurity (ранее AlienVault), а также открытые данные. Благодаря набору сенсоров, продукт осуществляет мониторинг в реальном времени, ретроспективный поиск следов активности злоумышленника в инфраструктуре организации и оповещает аналитика безопасности в случае обнаружения.

Все регулярно повторяющиеся операции с индикаторами компрометации в R-Vision Threat Intelligence Platform могут выполняться в автоматическом режиме, что дает важное преимущество – возможность обеспечить полный автоматизированный цикл работы, от сбора до блокировки средствами защиты.

«Активное использование индикаторов компрометации становится неотъемлемой функциональностью многих современных средств защиты, позволяя оперативно выявлять в том числе скрытые атаки на инфраструктуру, факты компрометации компьютерных систем и присутствие вредоносного кода. Сделать работу с потоками данных киберразведки, поступающих по различным каналам, максимально автоматизированной и эффективной - основная задача нашего нового решения, - прокомментировал генеральный директор R-Vision Александр Бондаренко. - Применение R-Vision Threat Intelligence Platform в связке с уже имеющимися средствами мониторинга и обеспечения безопасности позволяет значительно развить их возможности и повысить шансы организации вовремя обнаружить угрозу».

Решения класса Threat Intelligence Platform становятся одним из важных инструментов центров мониторинга и реагирования на инциденты информационной безопасности (Security Operation Center, SOC). За счет оперативного предоставления детальной картины по угрозам и автоматизации действий, такие решения позволяют выявлять на ранних этапах скрытые атаки, обеспечивать проактивное реагирование, а также ускорять расследование уже случившихся инцидентов.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru