Вышел UserGate Log Analyzer, развёртывается отдельно от шлюза UserGate

Вышел UserGate Log Analyzer, развёртывается отдельно от шлюза UserGate

Вышел UserGate Log Analyzer, развёртывается отдельно от шлюза UserGate

Компания UserGate официально анонсирует выпуск UserGate Log Analyzer (UserGate LogAn). Продукт дополняет функциональность серверного решения UserGate и предназначен для агрегации данных, связанных с анализом инцидентов безопасности, а также для осуществления мониторинга событий и создания отчетов. UserGate Log Analyzer развертывается отдельно от шлюза безопасности UserGate, что позволяет обеспечивать высокую надежность и хорошую масштабируемость системы и агрегировать данные с нескольких серверов.

Использование отдельного сервера для анализа данных снижает нагрузку на межсетевые экраны и позволяет обрабатывать больший объем данных. Также продукт умеет собирать информацию со сторонних систем, поддерживающих работу по протоколу SNMP v2 и v3. UserGate Log Analyzer совместим UserGate 5.0.6R7.

На основании полученных данных решение UserGate Log Analyzer осуществляет глубокий анализ произошедших событий безопасности, определяет и отслеживает подозрительные активности отдельных пользователей или хостов, что в том числе необходимо для соответствия современной концепции SOAR (Security Automation, Orchestration and Response). Администратор, настраивая UserGate, может указать какие типы событий пересылаются для анализа в Log Analyzer:

  • Журнал событий;
  • Журнал системы обнаружения вторжений;
  • Журнал трафика, события АСУ ТП;
  • События из журнала веб-доступа.

В секции подготовки отчетов находятся готовые шаблоны, с помощью которых и происходит обработка. Также секция содержит выполненные по запросу администратора отчеты и правила их обработки.

UserGate Log Analyzer предлагает готовые шаблоны отчетов по следующим категориям:

  • Captive Portal;
  • Системные события;
  • Система обнаружения вторжений (СОВ);
  • Сетевая активность;
  • Веб-портал;
  • Трафик;
  • Веб-активность.

Сформированные отчеты могут автоматически отправляться по электронной почте администратору и другим уполномоченным лицам. Отправка возможна по расписанию в требуемое время и указанный день недели. Журналы могут отправляться на внешние системы SIEM. Одно из основных отличий UserGate Log Analyzer от встроенного сервера статистики является возможность создавать собственные настраиваемые отчеты.

Использование отчетов из различных категорий позволяет выявить потенциальные угрозы на основе анализа произошедших событий. Решение UserGate Log Analyzer позволяет сопоставить результаты отчетов с установленными параметрами, и обеспечить соответствие инфраструктуры требованиям корпоративной политики безопасности.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru