Вышла новая версия PT ISIM: новый движок, улучшенный интерфейс

Вышла новая версия PT ISIM: новый движок, улучшенный интерфейс

Вышла новая версия PT ISIM: новый движок, улучшенный интерфейс

Компания Positive Technologies выпустила новую версию системы глубокого анализа трафика технологических сетей PT ISIM. Разработчики отмечают следующие нововведения: новый движок, регулярное пополнение экспертной базы и улучшения пользовательского интерфейса.

Новый движок системы PT Industrial Security Incident Manager (PT ISIM) обеспечивает более высокую производительность и расширенные возможности для глубокого анализа промышленных протоколов и трафика технологической сети. Помимо увеличения общей производительности и ускорения отдельных сценариев работы с PT ISIM 3.0 можно решать более сложные задачи выявления аномалий и нарушений безопасности и оперативнее получать от экспертов Positive Technologies актуальные знания об угрозах.

Новая версия поддерживает начатую вендором практику регулярного пополнения базы знаний продукта новыми пакетами экспертизы с актуальными правилами детектирования и индикаторами промышленных угроз (за последние месяцы были добавлены пакеты для обнаружения попыток эксфильтрации данных и туннелирования соединений из АСУ ТП, угроз для оборудования и систем B&R Industrial Automation.

PT ISIM 3.0 также получила обновленный пользовательский интерфейс, позволяющий эффективно исследовать результаты анализа трафика, а также более гибко управлять параметрами работы продукта.

PT ISIM относится к классу промышленных NTA-систем (network traffic analysis) — систем глубокого анализа трафика технологических сетей — обеспечивает выявление признаков реализации атаки на технологическую сеть предприятия различными методами, а также предоставляет дополнительные возможности для анализа инцидентов, обогащения их контекста и реагирования.

«В условиях, когда технологические сети становятся неотъемлемой частью общей IT-инфраструктуры предприятия, риск проникновения в них злоумышленника становится максимально высоким. Необходимо полностью, в режиме 24/7 контролировать ситуацию в сети АСУ ТП, иметь возможность находить угрозы ретроспективно, восстанавливая хронологию инцидента. Разбора только лишь промышленных протоколов с целью поиска нелегитимных команд управления становится недостаточно. Необходимо не только обнаружить эксплуатацию уязвимости или отправку нелегитимной команды на ПЛК — современная система анализа трафика АСУ ТП должна помогать ответить на многие другие важные вопросы: "если была попытка атаки, то оказалась ли она успешной?", "есть ли признаки дальнейшего развития атаки?" и другие», ― отмечает Роман Краснов, эксперт по информационной безопасности промышленных систем Positive Technologies.

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