Kaspersky запустила аналитику киберугроз для автомобильной индустрии

Kaspersky запустила аналитику киберугроз для автомобильной индустрии

Kaspersky запустила аналитику киберугроз для автомобильной индустрии

С 2021 года специализированные аналитические отчёты «Лаборатории Касперского» о киберугрозах для автомобильной отрасли становятся доступны широкому кругу заказчиков. В рамках данного сервиса компании могут получить информацию о специфических для индустрии угрозах, о том, какие данные могут быть использованы злоумышленниками для разработки атак на электронные системы автомобиля, оперативные уведомления о новых угрозах, а также рекомендации по противодействию им.

Сегодня информационной безопасности автомобилей уделяется всё больше внимания, поскольку злоумышленники постоянно изобретают новые техники. Кроме того, в отрасли появляются новые законодательные требования.

С помощью сервиса информирования о киберугрозах производители и поставщики автомобилей смогут узнавать о существующих проблемах безопасности, которые могут влиять на индустрию, и своевременно принимать необходимые меры. Каждый отчёт включает в себя не только обзор и анализ тенденций, но также информацию об угрозах и уязвимостях, характерных для автомобилей и связанной с ними инфраструктуры. Рассматриваются обнародованные инциденты, публикации независимых исследователей, отчёты крупных компаний индустрии, выступления с профильных конференций, обсуждения на специализированных форумах и закрытых площадках даркнета, а также инструменты с открытым кодом, реализующие потенциальные векторы атак на электронные системы автомобиля и его внешнюю инфраструктуру.

Если при подготовке отчёта эксперты обнаруживают угрозу, которая требует немедленного реагирования, клиенты получают срочное уведомление.

«В современных автомобилях используется всё больше технологий, поэтому представителям транспортной отрасли нужно не только соблюдать законодательные требования, но также быть в курсе возможных киберрисков — от уязвимостей в электронных блоках управления до атак на компоненты V2X-систем, предназначенных для обмена данными между автомобилем и другими объектами дорожной инфраструктуры. Наши отчёты помогают организациям решать эти задачи, – комментирует Сергей Зорин, глава департамента транспортных систем в «Лаборатории Касперского». – Они позволяют не только узнавать о новейших киберугрозах, но и понимать, какой вред они могут нанести. Мы продолжаем совершенствовать эту услугу, чтобы у участников автомобильного рынка было достаточно времени снизить потенциальные риски, которые могут отразиться на клиентах или работе компании».

Больше узнать об аналитических отчётах о киберугрозах для автомобилей можно по ссылке: https://www.kaspersky.ru/enterprise-security/transportation-security.

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