Kaspersky запатентовала технологию на базе машинного обучения для MLAD

Kaspersky запатентовала технологию на базе машинного обучения для MLAD

Kaspersky запатентовала технологию на базе машинного обучения для MLAD

Важное событие для компании «Лаборатория Касперского» — антивирусный гигант запатентовал технологию на базе машинного обучения, которая поможет мониторить промышленные установки и другое сложное оборудование.

Российская федеральная служба Роспатент выдала патент под номером 2724716, подтверждающий уникальность разработки и авторство экспертов.

По словам представителей «Лаборатории Касперского», технология станет базой для Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection (MLAD) — детектора аномалий, который будет на раннем этапе выявлять и останавливать кибератаки, предотвращать отказы оборудования, сбои технологических процессов и разбираться с другими критическими ситуациями на производстве.

Kaspersky MLAD на голову выше классических систем мониторинга, поскольку последние используют жёстко заданные параметры, что ограничивает возможности операторов объекта.

Детектор аномалий от «Лаборатории Касперского» может анализировать взаимосвязь сигналов телеметрии, фиксировать их поведение и предсказывать технологические показатели на некоторое время вперёд.

Если Kaspersky MLAD выявит разницу между прогнозируемыми и фактическими значениями, которая превышает определённый порог, система сразу же сообщит об отклонении.

Узнать подробнее о детекторе аномалий можно по этой ссылке.

Security Vision обновила SIEM: больше контекста и автоматизации для SOC

Компания Security Vision сообщила о выпуске масштабного обновления своей SIEM-платформы. Новая версия ориентирована на упрощение работы SOC-команд и расширение возможностей по сбору, анализу событий и реагированию на инциденты — без резкого усложнения архитектуры и процессов. Обновлённая Security Vision SIEM построена на единой No Code / Low Code-платформе Security Vision 5.

Это позволяет гибко настраивать систему под инфраструктуру заказчика, масштабировать её без переработки логики и при необходимости интегрировать с другими продуктами экосистемы Security Vision.

Активы — в одном контексте

Одним из ключевых изменений стал встроенный модуль Assets Management. Он формирует единую витрину ИТ-активов, выполняя их сканирование, идентификацию и инвентаризацию. Активы можно группировать и классифицировать по ролям и критичности, что даёт аналитику дополнительный контекст при расследовании инцидентов — от понимания сегмента сети до бизнес-значимости конкретного хоста или сервиса.

Сбор событий без жёсткой привязки к инфраструктуре

В новой версии переработан механизм сбора событий. SIEM поддерживает как агентский, так и удалённый сбор данных, в том числе через цепочки распределённых коннекторов в разных сегментах сети. Агенты могут продолжать накапливать события офлайн и передавать их в систему при восстановлении соединения.

Подключение источников упрощено за счёт типовых профилей заданий — настройки можно переиспользовать и быстро масштабировать. В системе уже предусмотрены профили для популярных методов сбора, включая WMI, Syslog, JDBC/ODBC и HTTP. Через единую консоль также выполняется управление логированием и установка агентов.

Нормализация без кода и мощная корреляция

Для большинства распространённых источников журналов — от Microsoft Server и DNS до Kubernetes, PostgreSQL и 1С — в продукте уже заложены готовые схемы нормализации. Это позволяет быстрее подключать инфраструктуру и сразу получать события в едином формате без ручной доработки.

Корреляционный движок дополнен графическим No-Code-редактором правил. Аналитики могут собирать сложные сценарии с вложенными условиями, временными зависимостями и логикой «отрицания», когда тревожным сигналом становится отсутствие ожидаемого события. Система также умеет корректно восстанавливать цепочки атак, даже если события поступают от разных источников с задержкой.

Из коробки доступно более тысячи правил корреляции, покрывающих около 73% техник MITRE ATT&CK, с привязкой как к самой матрице, так и к БДУ ФСТЭК.

Реагирование и ML-подсказки

Карточка инцидента в обновлённой SIEM объединяет данные об активах, артефактах, исходных событиях и алертах, а также рекомендации по реагированию. Прямо из карточки можно запускать ответные действия, создавать задачи (в том числе во внешних ITSM-системах), общаться с коллегами и передавать информацию через почту или мессенджеры.

В систему встроены несколько ML-моделей: для оценки вероятности ложного срабатывания, поиска похожих инцидентов и определения критичности с учётом масштаба и значимости затронутых активов. Все результаты отображаются там же, в карточке инцидента.

Работа с историей и мониторинг состояния

Отдельно в SIEM реализована ретроспективная проверка правил корреляции. Аналитики могут запускать новые или изменённые правила на уже собранных данных и смотреть, какие атаки могли быть пропущены ранее.

Для контроля состояния системы доступен набор дашбордов и отчётов, а также конструктор для создания собственных представлений без кода. Специальный дашборд мониторинга SIEM показывает ключевые метрики, аномалии в потоке событий, проблемные источники и правила с повышенным уровнем шума.

В целом обновление выглядит как попытка сделать SIEM более управляемой и удобной в повседневной эксплуатации — с акцентом на контекст, автоматизацию и снижение ручной нагрузки на SOC-аналитиков, без радикальной смены подхода к архитектуре.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru