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.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru