Система Гарда Монитор наделена функцией выявления аномалий в трафике

Система Гарда Монитор наделена функцией выявления аномалий в трафике

Система Гарда Монитор наделена функцией выявления аномалий в трафике

В апреле 2020 года вышло обновление решения по анализу и расследованию сетевых инцидентов «Гарда Монитор» от российского производителя средств информационной безопасности «Гарда Технологии». Теперь система наделена функцией выявления аномалий в сетевом трафике.

С помощью технологий поведенческой аналитики (EBA — Entity Behavior Analytics) «Гарда Монитор» выявляет существенные отклонения в поведении устройств. Среди них: резкий всплеск объема трафика, увеличение числа сетевых соединений, увеличение количества одновременно используемых уникальных портов. Таким образом, система позволяет обнаруживать использование туннелей SSH, UDP и т.п., работу вредоносных программ в виде бот-сетей, вирусов и т.п., подозрительную активность, такую как единичный всплеск трафика с узла, ошибки в сетевых настройках серверов, рабочих станций и сервисов компании, например, в виде постоянных попыток подключения на недоступный порт.

Для выявления аномалий в сетевом трафике систему нужно настроить и провести ее обучение. Для этого офицеру безопасности необходимо указать наблюдаемые сегменты сети и свойства, по которым требуется выявление отклонений. Система отображает профиль поведения устройства за исследуемый период времени для обнаруженных аномалий.

В системе также появилась функция автоматического обновления репутационных списков, поставляемых центром компетенций по информационной безопасности «Гарда Технологии». С момента внедрения обновлений в комплексе можно получить доступ к актуальной информации об IP-адресах командных центров бот-сетей и URL-адресах вредоносных программ, о фактах обращений к которым система незамедлительно оповещает службу безопасности.

К слову, на прошлой неделе мы опубликовали обзор мирового и российского рынка систем анализа сетевого трафика (NTA).

Подпишитесь на новости

ИИ используют 83% команд разработки, но до рабочих систем доходят лишь 24%

Нейросети в разработке уже почти повсюду, а вот их результаты в рабочих системах — заметно реже. Сгласно опросу SimpleOne, ИИ используют 83% команд, однако только 24% внедряют полученное в действующие системы.

Полные результаты компания опубликовала на своём сайте. В 41% случаев с ИИ экспериментируют отдельные сотрудники по собственной инициативе, ещё 18% команд проводят пилоты.

Начать пользоваться технологией в ближайшие полгода планируют 8%.


Чаще всего нейросетям поручают написание кода и конфигураций — этот вариант выбрали 60% респондентов. Аналитику и подготовку техзаданий отметили 49%, документацию — 44%.

Тестирование и код-ревью пока набрали 26%, разбор багов — 28%. При этом именно тесты и анализ ошибок участники охотнее всего готовы передать ИИ-агентам: 61% и 54% соответственно. Желающих делегировать поиск собственных промахов хватает.


Главный тормоз — безопасность: утечек кода и данных опасаются 68% опрошенных. Стоимость лицензий и токенов беспокоит 58%, качество результата — 48%.

Нехватку компетенций назвали лишь 8%, отсутствие поддержки руководства — 5%. Начальство, получается, мешает реже, чем счёт за инструменты и перспектива отправить исходники не туда.

Ускорения минимум в полтора раза ожидают 48% участников. Это именно ожидания, а не замеренная производительность. Ещё 31% затруднились оценить эффект.

Опрос прошёл в октябре 2026 года среди 90 специалистов, преимущественно из крупных компаний: 71% работали в организациях со штатом более тысячи человек.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru