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.

Нейросеть для ЖКХ научилась материться в первый месяц обучения

Разработчикам отечественного голосового помощника для сферы ЖКХ пришлось «переучивать» систему после того, как в процессе обучения бот освоил ненормативную лексику. Этот случай наглядно показал, насколько критично качество данных, на которых обучаются нейросети.

О возникшей проблеме рассказал ТАСС президент Национального объединения организаций в сфере технологий информационного моделирования (НОТИМ) Михаил Викторов на Сибирском строительном форуме, который проходит в Новосибирске.

«Приведу забавный случай: нейросеть учится, и буквально уже в первый месяц разработчики обнаружили такую коллизию — нейросеть научилась мату. Как говорится, с кем поведёшься, от того и наберёшься. Эту проблему, конечно, пришлось устранять. Но это в том числе показатель активного взаимодействия с нашими гражданами», — рассказал Михаил Викторов.

При этом, по его словам, внедрение ботов позволило сократить число операторов кол-центров в 5–6 раз без потери качества обслуживания. Нейросетевые инструменты способны обрабатывать до 90% входящих обращений.

Уровень удовлетворённости качеством обслуживания, по оценке Викторова, составляет около 80%. Передавать звонки операторам целесообразно лишь в экстренных случаях — например, при аварийных ситуациях.

Эксперты ранее отмечали, что именно данные, на которых обучается ИИ, являются ключевой причиной появления некорректных или предвзятых ответов нейросетевых инструментов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru