Вышла R-Vision IRP 4.5, повышающая эффективность работы аналитика SOC

Вышла R-Vision IRP 4.5, повышающая эффективность работы аналитика SOC

Вышла R-Vision IRP 4.5, повышающая эффективность работы аналитика SOC

Компания R-Vision выпустила новую версию платформы реагирования на инциденты информационной безопасности R-Vision IRP. В версии 4.5 появилась возможность использовать сценарии реагирования для нескольких организаций в режиме multitenancy, настраиваемая валидация значений для полей карточки инцидента, новые методы Public API, а также ряд улучшений, способствующих повышению эффективности работы аналитика SOC.

В R-Vision IRP 4.5 появилась возможность формирования иерархии организаций в режиме мультиарендности, что особенно актуально для организаций с разветвленной филиальной сетью и для MSS-провайдеров. В новом формате родительская организация может распространять действие сценариев реагирования и коннекторов на нижестоящие организации. Это упрощает настройку автоматизации обработки инцидентов в больших компаниях и в случае сервисной модели предоставления ИБ-услуг заказчикам.

Расширены функции Public API, благодаря чему можно выгрузить из системы базу инцидентов и использовать полученные данные во внешних системах, например, для формирования необходимых отчетов, графиков, прогнозов, а также в рамках проведения оценки и анализа рисков в организации.

В системе реализована возможность валидировать поля карточки инцидента. Механизм проверки данных на соответствие заданному формату настраивается с помощью регулярных выражений для любого поля формы инцидента. Регулярные выражения для удобства использования могут быть сохранены в специальном справочнике.

«В релизе 4.5 основные усилия направлены на повышение удобства работы с системой при ее использовании провайдерами сервисов мониторинга безопасности и крупными компаниями с разветвленной структурой дочерних организаций. Переход на дерево тенантов, являющееся основой для нововведений, коснулся сценариев реагирования, а в дальнейшем будет распространен и на другие функциональные возможности продукта. Еще одно важное улучшение – API для выгрузки инцидентов. Это очень хороший интеграционный задел. В новых версиях системы функциональность API также будет прирастать», – отметил Данил Бородавкин, руководитель продуктового направления IRP.

В новой версии платформы можно извлекать данные по контролируемым активам из произвольного источника путем написания скрипта на Python – одном из самых используемых языков программирования.

Появилась возможность автозаполнения электронной формы для отправки данных в ФинЦЕРТ, что актуально для финансовых и кредитных организаций и снимает необходимость выполнения рутинных задач со специалистов центров мониторинга.

Из общих улучшений отметим, что в новой версии системы любое текстовое значение в поле карточки инцидента можно представить в виде гиперссылки, формируемой по заданному правилу из его значения. В сценариях реагирования для действия «Уведомление» добавлена возможность прикрепить к электронному письму файлы свидетельств по инциденту, благодаря чему пользователь получит более широкий контекст инцидента.

Платформа R-Vision IRP представляет собой продукт класса SOAR, который агрегирует данные об инцидентах из множества источников, обогащает дополнительным контекстом, автоматизирует рутинные процессы по обработке инцидентов, процедуры реагирования и координацию действий команды центра мониторинга и реагирования на инциденты ИБ (SOC), повышая его эффективность и скорость реакции на киберугрозы.

Подробнее узнать об обновлениях в R-Vision IRP 4.5 вы сможете на вебинаре 11 марта в 15:00. Зарегистрироваться на мероприятие можно по ссылке.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru