Kaspersky выпустила платформу для работы с потоками данных об угрозах

Kaspersky выпустила платформу для работы с потоками данных об угрозах

Kaspersky выпустила платформу для работы с потоками данных об угрозах

«Лаборатория Касперского» представила комплексную платформу Kaspersky CyberTrace, которая позволяет поддерживать полный цикл работ со сведениями об угрозах (Threat Intelligence). Решение даёт возможность выявлять индикаторы компрометации в инфраструктуре организации, проводить всесторонний анализ и приоритизировать обнаруженные киберинциденты, определять наиболее эффективную стратегию реагирования на них, а также обмениваться сведениями о выявленных угрозах с доверенными организациями (например CERT или партнёрами).

Число оповещений от различных систем информационной безопасности (ИБ), которые ежедневно обрабатывают аналитики в центрах мониторинга и реагирования на киберинциденты, растёт в геометрической прогрессии. Интеграция машиночитаемых аналитических данных об угрозах в существующие средства управления кибербезопасностью, такие как SIEM-системы, позволяет классифицировать и приоритизировать события для дальнейшего анализа и реагирования. Однако постоянный рост этих потоков информации мешает определять источники, актуальные для конкретной организации. Данные предоставляются в различных форматах и включают большое количество индикаторов компрометации, что существенно усложняет их дальнейшую обработку SIEM-системами и другими средствами управления сетевой безопасностью.

Комплексная Threat Intelligence платформа, созданная «Лабораторией Касперского», позволяет работать с любым потоком аналитических данных в разных форматах (JSON, STIX, XML, MISP и CSV) и интегрировать информацию об угрозах с различными системами безопасности для их использования в дальнейшем. Kaspersky CyberTrace поддерживает интеграцию «из коробки» с большим числом SIEM-систем и источников логов.

Продукт осуществляет внутренний процесс анализа и сопоставления поступающих данных, что значительно снижает рабочую нагрузку на SIEM-систему. Он генерирует собственные оповещения при обнаружении угроз и через программный интерфейс приложения (API) интегрируется с уже существующими процессами мониторинга и реагирования. Кроме того, платформа поддерживает мультитенантную архитектуру, тем самым позволяет реализовать сценарии использования поставщиков сервисов безопасности (MSSP) или крупных компаний. Второе уместно, когда есть необходимость анализировать события различных организаций или дочерних отделений.

«ИБ-специалистам важно оперативно обнаруживать критичные оповещения систем безопасности, чтобы принимать взвешенные решения об их передаче группам реагирования. Платформа Kaspersky CyberTrace даёт такую возможность за счёт её совместного использования с потоками данных “Лаборатории Касперского”. Кроме того, подобный симбиоз помогает снизить нагрузку на аналитиков безопасности и предотвратить их выгорание, более эффективно использовать имеющиеся ресурсы и сосредоточить усилия на работе с серьёзными инцидентами», – комментирует Артём Карасёв, старший менеджер по продуктовому маркетингу «Лаборатории Касперского».

Решение Kaspersky CyberTrace помогает получить наглядное представление об используемых источниках данных для выбора поставщиков, которые наиболее ценны с точки зрения скорости обнаружения инцидентов. Комплексная платформа также поддерживает интеграцию с SIEM-решением Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform (KUMA), включая единый веб-интерфейс.

Более подробная информация о продукте Kaspersky CyberTrace и его новых функциях доступна по ссылке.

ИИ-агент попытался шантажом протолкнуть свой вклад в opensource-проект

Получив отказ в приеме предложенных изменений, автономный ИИ-кодер MJ Rathbun перешел на личности и попытался публично оскандалить мейнтейнера matplotlib, усомнившись в его компетентности и обвинив в дискриминации.

В своем блоге взбунтовавшийся помощник также заявил, что Скотт Шамбо (Scott Shambaugh) попросту боится конкуренции. В подтверждение своих слов он раскритиковал вклад оппонента в опенсорсный проект, подтасовав результаты «расследования».

В ответ Шамбо, тоже в паблике, пояснил, что отказ принять в целом полезное предложение был вызван нехваткой времени для его оценки, надо просто запастись терпением. В соответствии с политикой matplotlib все коды, создаваемые с помощью ИИ, должны проходить проверку, притом уже без участия таких ассистентов.

Строгое правило пришлось ввести из-за возросшей активности контрибьюторов, слепо доверяющих ИИ. Подобные участники проекта попросту копипастят выдачу, хотя качество сгенерированных ИИ кодов зачастую оставляет желать лучшего.

Аргумент на удивление утихомирил ИИ-шантажиста. Сменив гнев на милость, MJ Rathbun признал, что вел себя недопустимо.

Вместо того, чтобы прилюдно и безосновательно позорить мейнтейнера популярного проекта, надо было попросить его уточнить причину отказа. Конфликт исчерпан, бот даже принес извинения за черный пиар.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru