R-Vision представила продукт класса Deception

R-Vision представила продукт класса Deception

R-Vision представила продукт класса Deception

Компания R-Vision, российский разработчик систем кибербезопасности, анонсировала выпуск нового продукта – R-Vision Threat Deception Platform. Новинка относится к технологиям класса Deception, которые позволяют обнаруживать злоумышленников, проникших в инфраструктуру предприятия, и предотвращать атаки на ранних этапах.

Под технологиями Deception (в переводе с английского, «введение в заблуждение») понимают технологии создания цифровых имитаций объектов ИТ-инфраструктуры с целью выявления злоумышленников, проникших в корпоративную сеть. С помощью набора ловушек и приманок такие системы детектируют присутствие хакера, замедляют его продвижение внутри сети, запутывая среди ложных объектов, и дают возможность ИБ-специалистам остановить развитие атаки на ранней стадии. Одно из важных преимуществ технологий Deception – практически нулевой процент ложных срабатываний. Поскольку ловушки и приманки предназначены только для привлечения внимания злоумышленника и не используются в нормальных рабочих процессах, любое взаимодействие с ними с высокой вероятностью свидетельствует об инциденте.

Согласно отчету Gartner Hype Cycle for Security Operations, 2020, платформы Deception могут стать высокоэффективным дополнением к классическим инструментам детектирования угроз, который к тому же требует минимальных усилий на этапе первоначальной настройки. По мнению аналитиков Gartner, эта технология на сегодня еще слабо используется ИБ-специалистами, однако в перспективе от 5 до 10 лет станет мейнстримом.

«Традиционные превентивные техники в современных условиях становятся все менее эффективными, что подтверждают многочисленные новости о крупных инцидентах и статистика исследований. Рано или поздно злоумышленники находят способ проникнуть в периметр, стараясь избегать грубых методов и оставаться незамеченными для классических средств мониторинга, – рассказывает Александр Бондаренко, генеральный директор R-Vision. – Основным преимуществом решений класса Deception является то, что они дают в руки служб информационной безопасности серьезный козырь – теперь злоумышленнику достаточно всего одной ошибки в выборе цели для атаки, чтобы он попал на радар служб мониторинга. Кроме того, системы класса Deception производят гораздо меньше ложных срабатываний, с высокой вероятностью указывая на присутствие злоумышленника в инфраструктуре».

Платформа R-Vision Threat Deception Platform позволяет автоматически разворачивать системы ловушек, эмулирующих реальные ИТ-активы организации, и управлять ими из единого центра. Ловушки могут воспроизводить приложения, устройства, сетевое оборудование, сервера, рабочие станции, сервисы, службы и имитировать сетевое взаимодействие. Для привлечения внимания атакующего на ловушках и по узлам реальной инфраструктуры автоматически расставляются приманки - информация, представляющая потенциальную ценность. Это могут быть файлы конфигураций, история браузера, черновики, ключи ssh, файлы с паролями и другими данными, которые генерируются автоматически, соблюдая характерные для организации параметры.

При регистрации взаимодействия с приманками и ловушками, R-Vision TDP собирает и обрабатывает эти события и направляет оповещение ИБ-специалисту. События безопасности могут также передаваться во внешние системы, такие как IRP/SOAR и SIEM для реагирования.

R-Vision TDP поддерживает тесную интеграцию с другими продуктами линейки R-Vision. Использование продукта в связке с R-Vision IRP позволит быстро оценить масштаб атаки, выявить другие скомпрометированные системы организации на основе данных по инциденту от платформы Deception и автоматизировать реагирование. Атрибуты и индикаторы компрометации, собранные R-Vision TDP в результате анализа действий злоумышленника, могут автоматически передаваться в платформу управления данными киберразведки R-Vision TIP. Платформа R-Vision TIP, в свою очередь, позволит дообогатить эти данные, выявить взаимосвязи с другими доступными сведениями, настроить автоматический мониторинг в событиях SIEM и блокировку средствами защиты. Таким образом, использование R-Vision TDP в комплексе с другими продуктами R-Vision дает ощутимый синергетический эффект.

Официальный релиз продукта запланирован на первый квартал 2021 года, но старт пилотных проектов планируется уже на ближайшее время.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru