34% организаций контролируют геолокацию удалённых сотрудников

34% организаций контролируют геолокацию удалённых сотрудников

34% организаций контролируют геолокацию удалённых сотрудников

«Первая волна» коронавируса заставила работодателей задуматься об организации защищенных сервисов для удаленной работы. STEP LOGIC провел опрос среди крупных и средних российских компаний и выделил основные тренды при выстраивании защиты корпоративной сети при дистанционном взаимодействии.

Согласно опросу, организации прежде всего позаботились о безопасности каналов дистанционного взаимодействия: 90% компаний полностью или частично используют VPN для удаленной работы.

Много внимания уделяется контролю доступа к конфиденциальной информации: 52% организаций регулярно проверяют права и перечень ресурсов, доступных для удаленных пользователей. Более 40% работодателей осуществляют мониторинг и записывают действия сотрудников и подрядчиков, удаленно подключающихся к корпоративной инфраструктуре.

Компании следят не только за тем, что сотрудники делают в корпоративной сети, но и за их местоположением и количеством отработанного времени: 34% опрошенных контролируют геолокацию и ведут учет длительности удаленных сессий и интервалов работы.

Организации проверяют устройства, с которых сотрудники подключаются к инфраструктуре. 38% компаний оценивает состояние устройств пользователей в момент их подключения по VPN и отслеживает наличие обновлений безопасности ОС и антивируса, не допуская зараженный компьютер в сеть.

 

Многофакторную аутентификацию при удаленном взаимодействии использует только четверть организаций, несмотря на то, что на сегодняшний день она является самым эффективным инструментом при защите от брутфорс—атак.

«Исходя из результатов опроса можно сделать вывод, что более чем 3/4 компаний успешно выстроили сервисы VPN для обеспечения возможности удаленной работы. Высокие цифры говорят о том, что во многих организациях эти сервисы работали и до пандемии, а во время нее остро встал вопрос их масштабирования. Доля реализации прочих мер для повышения защищенности от несанкционированного доступа, контроля подключающихся устройств и действий пользователей существенно ниже. Но мы видим явный позитивный тренд в этих направлениях, несмотря на непростую финансовую ситуацию во многих компаниях, – уверен Николай Забусов, директор Департамента ИБ STEP LOGIC. – В то же время 25% респондентов признались, что отдают наименьший приоритет задаче информационной защиты при организации удаленной работы. Учитывая, что рост кибератак на разные сектора во втором квартале 2020 года составил от 20% до 100%, такая беспечность может им дорого стоить».

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru