Новый релиз R-Vision TIP оснастили сведениями об уязвимом софте

Новый релиз R-Vision TIP оснастили сведениями об уязвимом софте

Новый релиз R-Vision TIP оснастили сведениями об уязвимом софте

Компания R-Vision анонсировала новый релиз платформы управления данными киберразведки R-Vision Threat Intelligence Platform. Среди функциональных новшеств: наглядное отображение данных об угрозах на графе связей, сбор сведений об уязвимостях, уязвимом софте и дефектах безопасности из баз CVE, CPE, CWE и новые опции импорта и экспорта индикаторов компрометации. Перечисленные возможности помогают аналитику безопасности сформировать полноценную картину угроз и облегчают их анализ.

В продукте появился такой характерный для продуктов класса Threat Intelligence Platform инструмент, как граф связей. Он отображает взаимосвязи вредоносного индикатора с другими сущностями и дает наглядное представление об угрозе, тем самым упрощая ее анализ. Граф содержит в себе инструменты масштабирования, фильтрации, а также кластеризации объектов по различным атрибутам для удобной работы.

В новой версии добавлен сбор уязвимостей (CVE), списка уязвимого ПО (CPE) и дефектов безопасности (CWE) из баз NVD (NIST) и MITRE. R-Vision TIP автоматически связывает эти сведения между собой, а также с собранными индикаторами компрометации. В результате пользователь получит исчерпывающую картину не только по самой уязвимости, которая эксплуатируется вредоносными программами, но и сможет сразу понять, какой софт ей подвержен и что к ней привело. Это помогает аналитику безопасности приоритизировать устранение уязвимостей.

Добавлена возможность сбора индикаторов компрометации с различных внутренних систем, используемых в организации. R-Vision TIP будет автоматически сохранять, обновлять и обогащать эти данные, связывать их с уже имеющейся информацией об угрозах, аналогично процессу обработки данных киберразведки от внешних поставщиков. Экспортировать готовые к использованию индикаторы теперь можно не только на средства защиты информации, но и в виде файлов в форматах JSON и CSV.

Изменения также коснулись интеграции R-Vision TIP с SIEM-системами QRadar и ArcSight, за счет которой осуществляется мониторинг индикаторов компрометации в событиях безопасности и формирование оповещений в случае обнаружения. Новая реализация интеграции обеспечивают более высокую производительность и помогает избежать излишней нагрузки на SIEM. 

Техническая поддержка компании R-Vision оповестит текущих пользователей продукта о доступности обновлений.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru