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.

77% россиян не готовы платить за ИИ-сервисы

Как показал опрос, проведённый банком «Русский стандарт», 77% россиян не готовы платить за доступ к сервисам с искусственным интеллектом (ИИ). Регулярно оплачивают такие инструменты в общей сложности 12% респондентов. При этом 30% участников исследования заявили, что никогда не пользовались ИИ. В опросе приняли участие около 2 тыс. человек: клиенты банка и участники его групп в соцсетях.

Результаты исследования банка «Русский стандарт» оказались в распоряжении ТАСС. Также были проанализированы платежи по картам кредитной организации, связанные с покупкой цифровых товаров, за начало 2026 года и аналогичный период 2025 года.

Согласно результатам опроса, 77% респондентов хотели бы научиться работать с ИИ. При этом 43% намерены активно использовать соответствующие инструменты, а чуть более трети (34%) хотят изучить ИИ в простом формате. Не планируют осваивать такие технологии 22% опрошенных.

О хорошем понимании ИИ и регулярном использовании таких инструментов заявили 21% участников исследования. Ещё 47% обращаются к ним время от времени, а 30% сообщили, что лишь слышали об ИИ-сервисах, но никогда ими не пользовались.

Регулярно оплачивают использование ИИ-сервисов 12% респондентов: 3% делают это ежегодно, 9% – ежемесячно. Ещё 11% заявили, что платят за такие инструменты ситуативно, для решения конкретных задач. Не готовы платить за ИИ-сервисы 77% участников опроса.

Почти каждый пятый респондент (19%) использует ИИ для написания текстов. Для поиска и анализа данных такие инструменты применяют 16% опрошенных, ещё 15% генерируют с их помощью идеи.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru